集合经验模式分解在柴油机机械故障诊断中的应用

针对柴油机表面振动信号非平稳、非线性等特点,引入集合经验模式分解(EEMD)的信号分析方法,对原始振动信号叠加适当的随机高斯白噪声,从而改变信号的局部时间跨度,有效抑制了经验模式分解(EMD)的模式混叠现象.通过Hilbert变换作边际谱曲线以提取故障特征信息.仿真试验和发动机故障实例证实了EEMD算法可以提高振动信号的分析精度,在柴油机机械故障诊断领域应用前景广泛.     

希尔伯特-黄变换在轴承故障诊断中的应用研究

该文通过运用希尔伯特-黄变换（Hilbert—HuangTransform,简称HHT）对轴承的故障信号进行分析,用以诊断故障类型,并取得了较好的效果,为轴承故障诊断提供了一项可行方法。     

希尔伯特变换在故障诊断中的应用

许多机械故障信息以调制形式存在于振动噪声之中,希尔伯特变换是提取调制信息的一种有力工具。本文首先介绍希尔伯特变换在数字信号处理中提取幅值和相位调制方法,它利用调制信号和它的希尔伯特变换形式构成的解析信号,进行取模和反正切变换,即可获得包络和相位信号。这方法简单,适合于微机实时处理。由于现场实测信号存在各种噪声和干扰,对于被处理的信号需作预处理,因此本文引入时间同步平均,自适应消噪技术用于信号预处理,这有利于提高信号处理结果的信噪比以及诊断的可靠性。最后本文对三个典型机械零件故障的实际诊断作扼要介绍,实测说明希尔伯特变换和它相关的预处理技术结合应用于故障诊断是非常成功的,它为机械故障的早期诊断,和提高诊断灵敏度开辟了新的途径。     

基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。     

基于经验模式分解的齿轮箱振动辨识

论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解（EMD）方法，使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识，并且与离散小波分解方法进行了对比，结果表明，通过EMD分解获得的齿轮箱振动内在模式分量（IMFs）能很好地辨识出齿轮的啮合振动模式，且比离散小波方法的分解效率更高；EMD分解的第3个IMF－IMF3清晰地表示出齿轮箱的第一级齿轮的216Hz的啮合振动模式。     

希尔伯特-黄变换谱及其在地震信号分析中的应用

介绍了希尔伯特-黄变换(HHT)这一非线性、非平稳信号处理方法,并利用HHT处理了地震工程中常用的ElCentro地震波,得到了该信号的Hilbert谱、边际谱和能量谱,提取了该信号的主要动力特性,并与该信号的Fourier分析结果进行了对比,显示出HHT这一方法的优越性.     

希尔伯特-黄变换理论及其应用探讨

希尔伯特-黄变换包括两个主要步骤:经验模态分解和希尔伯特变换;在经验模态分解过程中会产生的端点效应,应采取方法抑制;能应用于多个领域.     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.     

希尔伯特黄变换在齿轮故障诊断中的应用

希尔伯特黄变换是先把一列时间序列数据通过经验模态分解，然后经过希尔伯特变换获得时频谱的信号处理新方法。介绍了希尔伯特黄变换算法的原理及流程，利用由希尔伯特谱反映出的丰富的物理信息来对齿轮进行故障诊断。结果表明，希尔伯特谱较好地实现了齿轮故障的诊断，希尔伯特黄变换为齿轮故障提供了有力的工具。     

分数阶经验模态分解方法在机械故障诊断中应用

将经验模态分解方法(EMD)和分数阶Fourier变换基本理论相结合,提出一种基于分数阶Fourier变换的经验模态分解的机械故障诊断方法.仿真结果表明,提出的方法是有效的,尤其是对于用EMD分解方法无法进行有效分解的信号.如果时频平面旋转一定的角度,将信号从EMD难以分离的区域变换到可以用EMD分解有效识别的区域,然后经过EMD分解和分数阶Fourier反变换,就可以实现分量的提取.诊断实例进一步验证方法的有效性.     

利用EMD方法和小波变换进行信号奇异性检测

本文采用经验模式分解(EMD)与小波变换相结合的方法分析非平稳机械故障信号的奇异性，进行机械故障诊断。与直接对原信号进行小波分析相比较，该方法提取的奇异性特征明显。数值模拟和对故障轴承的振动信号分析表明了该方法的有效性。     

希尔伯特变换在扭振测量中的应用

使用希尔伯特变换,对与轴系相连接的增量编码器所检测到的旋转编码脉冲进行解调处理,在不改变系统组成的基础上,实现旋转机械系统在线监测与故障诊断。研究了一种基于希尔伯特变换的高分辨率扭转振动测量方法及相应的脉冲调制解调,讨论了该方法的工作原理和现实中的具体方法和使用中存在的一些问题。通过试验,证明了使用该方法可以获得轴系扭转振动信号。将希尔伯特变换解调与Labview相结合可以建立扭转振动在线实时监控系统。     

机械故障诊断中经验模态分解的模态混淆问题

经验模态分解广泛应用于机械故障诊断,但其模态混淆问题影响了方法的有效性。从机械故障诊断的角度提出了EMD模态混淆的基本概念,根据表现形式将模态混淆定义为"向下"、"交叉"和"向上"3种基本类型,通过深入研究经验模态分解的模态混淆问题,发现产生模态混淆的原因主要有2类:一类是由方法基本原理所导致,有模态向下混淆和模态交叉混淆2种表现形式,称为Ⅰ类模态混淆问题;一类是由筛分算法缺陷所导致,有模态向上混淆1种表现形式,称为Ⅱ类模态混淆问题。根据模态混淆产生的机理,提出了针对性的解决方案:对于Ⅰ类模态混淆问题需要引进辅助手段加以解决,例如异常排除法、信号滤波法和辅助信号加入法;对于Ⅱ类模态混淆问题,完善了本征模态函数的定义,改进了筛分算法最后进行了仿真,结果表明所提解决方案有效。     

基于经验模式分解的旋转机械振动信号降噪处理

分析了经验模式分解的滤波性能；针对旋转机械振动信号信噪比低及非平稳特性，应用经验模式分解对振动信号进行降噪处理，突出了有用振动信号，为旋转机械在线监测和故障诊断提供了有效的依据；仿真实验及真实数据分析表明，经验模式分解在振动信号降噪处理中是有效的，为振动信号分析提供了新的方法。     

利用经验模式分解提高短时傅立叶变换分辨率

短时傅立叶变换由于受Heisenberg测不准原理限制,时间分辨率和频率分辨率不可能同时达到最佳．在此利用经验模式分解(EMD)首先对原信号进行分解,将其分解为数阶内在模式函数(IMF),然后对这些内在模式函数进行短时傅立叶变换,从而使短时傅立叶分辨率得到提高．     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

基于经验模态分解的HHT变换解析洪水频域特性

依据经验模态分解的希尔伯特黄变换方法,解析洪水过程的频域特性.以武江流域为研究对象,选取6场洪水过程进行分析.结果表明6场洪水在整个洪水过程中,洪水时间序列的能量主要集中在0.1 Hz以内.洪水时间序列具有多能量组分的特点.EMD分解出的分量具有较清晰的物理意义和自适应性;由于采用三次样条插值来获得信号的瞬时平均值,导致Hilbert-Huang变换得到的结果会出现端点飞翼现象.     

基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响;其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值;最后进行故障诊断分析.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.     

希尔伯特-黄变换方法边界问题的处理

在研究基于经验模态分解（EMD）算法的基础上,本文提出了一种处理EMD边界问题的新方法——拟正弦边界延拓法,并通过仿真试验,与采用特征波法的分解结果进行比较。对比表明,拟正弦边界延拓法能有效地抑制EMD分解出的固有模态函数两个端点处的摆动,从而提高时频分辨率,应用拟正弦边界延拓法处理EMD的端点效应具有一定的优越性,值得推广应用。     

经验模式分解方法在大气边界层高度提取中的应用

本文主要阐述从激光雷达测量的实验数据中提取大气边界层高度的方法,尝试了用EMD分解方法处理数据,结合二阶求导的方法,结果发现提取的大气边界层高度值与利用诊断式求得的高度值的吻合性比较理想。