基于Hilbert-Huang变换的室内地磁信号处理分析

提出一种利用Hilbert-Huang变换(HHT)处理分析室内地磁信号的方法。介绍HHT原理与方法,设计出一种室内地磁信号采集平台,对实际测量的室内地磁信号进行经验模态分解(EMD),并对分解后的固有模态函数(IMF)进行频谱和时频剖析,最后将经过HHT处理的原始信号进行重组。结果表明,HHT能用于描述复杂的室内地磁信号的非线性时变特征,为室内地磁信号的处理分析提供一种可行的方法。     

HHT在齿轮故障诊断问题中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法(EMD)和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法(EMD)把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。介绍了该方法的基本原理,并将HHT应用于齿轮断齿故障诊断,齿轮故障实验信号的研究结果表明:基于HHT的分析方法,能有效地诊断齿轮的故障。     

基于EEMD-HHT边际谱的轴承故障诊断

提出一种基于聚合经验模态分解 (ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EEMD方法将轴承振动信号分解成若干个模态混叠得到较好抑制的固有模态函数（IMFs）,然后对各IMF进行Hilbert变换,求出轴承振动信号的总HHT边际谱,最后根据该边际谱的幅值特性,确定滚动轴承的故障特征。本文方法提供了一种滚动轴承故障诊断的有效工具。     

Hilbert-Huang变换理论及其计算中的问题

以地震波的谱分析为例 ,对比分析了Hilbert Huang变换 (HHT)与傅立叶变换的差别 ,结果表明 :HHT是对非平稳时程进行数据分析的有效工具 ,能有效地将各种频率成份以固有模态函数的形式从时程曲线中分离出来 ,但这种固有模态函数与傅立叶变换结果不同 ,而且Hilbert谱是包含时间 -频率 -振幅的三维谱 ;可采用在端点改造一个小波串的方法解决HHT存在的端点飞翼现象 .文中还提出确定是否终止固有模态函数分离过程的一种方法     

基于改进HHT的结构模态参数识别方法

针对HHT方法中经验模态分解(EMD)过程容易出现模态混叠、虚假模态和端点效应的问题,提出了改进的HHT方法.首先利用带通滤波对原始信号进行预处理,得到一组窄带频率信号之和;接着进行EMD过程,得到若干个本征模函数(IMF),根据IMFs和原信号的相关系数来判定其是否是真正的IMFs;然后运用随机减量技术(RDT)和希...     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

改进经验模态分解的麦克风阵列语音增强方法

提出一种将改进经验模态分解与麦克风阵列最小方差无失真响应的自适应波束形成相结合的语音增强方法.该方法首先利用互相关系数阈值法去除经验模态分解得到的虚假固有模态函数,并结合其各阶自相关函数特性准确获取信号主导与噪声主导的固有模态函数的分界点;对噪声主导的固有模态函数进行小波阈值去噪,并将所有同阶固有模态函数进行最小方差无失真响应波束形成,求和得到增强语音信号.改进经验模态分解算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,同时满足了最小方差无失真响应波束形成算法窄带特性的要求,进而增强了麦克风阵列抗干扰能力.实验结果证明了方法的有效性.     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的...     

希尔伯特-黄变换在微电网故障定位中的应用

基于微电网双向潮流结构运行及故障电流小等特点,采用不受波速和线路弧垂影响的三端行波测距与希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transformation,HHT)结合对故障电流行波进行检测。通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)提取故障电流行波信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),再对首个固有模态函数(IMF1)进行希尔伯特谱分析(Hilbert Spectrum Analysis,HSA),得到相应的瞬时频率谱,根据瞬时频率谱的突变点对行波波头到达测量端的时刻准确检测。利用Matlab/Simulink建立微电网仿真模型,针对微电网不同故障类型进行仿真分析,仿真结果表明所提出的故障定位方法有效且具有较高的定位精度。     

基于HHT的转子振动故障诊断研究

转子振动的故障特征难以提取,而HHT(Hilbert-Huang transform,简称HHT)方法是通过经验模态分解将信号分解成若干个IMF(intrinsic mode function,简称IMF),能够清楚地获得信号的时频分布情况,从而准确地反映系统的固有属性.本文首先揭示了转子系统故障诊断的一般流程,阐述了HHT的原理.其次提出了将HHT应用于转子振动故障特征提取的方法.最后利用Matlab建立了数学模型,进行了数值仿真,验证了希尔伯特-黄变换算法的有效性.     

应用神经网络法智能识别油气水多相流流型

采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型 .测量了水平管内油气水多相流的压差 ,应用分形理论中的重构相空间算法 (Grassberger Procaccia算法 ) ,算出压差信号的关联维数 ,然后将关联维数作为径向基函数神经网络的输入 ,从而实现对流型的智能识别 .实验结果证明 ,该识别方法十分有效 .     

多相流流型识别技术与系统开发

基于油气水多相流混合物在管道内流动时的多传感器信号－－压力和压差信号，建立特定流型的识别规则，采用学习矢量量化模式分类器作为未知流型的分类器，根据数据融合的技术思路获得了油气水多相流的流型在线识别技术。通过系统集成的手段，利用微处理装置研制出了流型识别系统。该识别技术具有置信度高、容错性好、性能稳定、降低了对单个传感器的性能要求等优点。该识别系统结构简单、无运动部件、不改变管道的截面结构，可以处理非快速变化的瞬态流动，测量误差小于10％，并具有连续工作、定时打印、信号输出等功能。     

基于相关法的气-液两相流流型的模糊判别方法

气液两相管流流型的自动识别一直是多相流研究中倍受关注的问题 ,而相关法在气液两相流流量的计量中得到了广泛的应用。在一座试验室规模的多相流综合测试环道上 ,由多传感器系统测得气液两相流动的差压波动信号 ,通过计算传感器间的互相关函数 ,并运用模糊数学理论进行了流型的在线自动识别。实验结果表明 ,此方法是可行的     

组合模函数方法及其在机械故障诊断中的应用

针对信号被噪声污染时,经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)分析信号得到的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)会发生明显畸变,从而降低经验模式分解精度这一问题,提出了组合模函数方法。该方法利用经验模式分解算法对信号进行分解,然后将特定的本征模函数组合起来,从而得到一个新的带宽依据信号特点自适应变化的带通滤波器,揭示信号特征。将所提出的方法应用于仿真数据及某电厂发电机组高压缸振动超限故障数据分析。结果表明:组合模函数方法能够较好地解决本征模函数畸变问题,明显提高经验模式分解精度,有助于精确提取故障特征和正确诊断故障类型;组合模函数方法对工程环境采集的机械设备故障数据分析和特征提取具有一定实用价值。     

形理论在油气水多相流流型识别中的应用

用分形的特征参数--关联维数来表征油气水多相流流动的分形性质.对水平管内油气水多相流流动的瞬态压差信号序列运用相空间重构法进行处理,计算出各种流型的压差信号的关联维数.分析结果表明,各种流型的信号序列在重构的伪相空间中具有不同的关联维数,反映了各个流型的动力学形成机制的不同,所以关联维数可用于多相流流型的识别.实验结果证明,这种采用分形理论对多相流流型进行识别的新颖方法是十分有效的.     

多相混输管道水合物生成及其浆液输送

根据经典的理论研究,依托良好的实验条件,对多相混输管道水合物生成及其浆液输送规律进行研究。结果表明:综合结晶本征动力学传热与传质所建立的水合物壳双向生长模型能有效预测油水乳状液下水合物生成过程中的气体消耗量;在高压水合物生成实验环道上,借助FBRM(颗粒粒度分析仪)和PVM(颗粒录影显微仪)设备可探究水合物生成过程中颗粒/液滴的分布规律;考虑到多相混输管道水合物浆液的输送安全性,流动须满足"最低安全流量"的要求;在高压水合物生成实验环道上,可直观研究不同含水率下天然气-水合物浆液的流型特点。     

高压浓相煤粉气力输送差压信号多分辨分析

为了探究高压浓相气力输送过程中时频空间的内部特征,利用六尺度多分辨小波分析对试验差压信号进行时频分解.引进能量、Shannon熵和标准差STD作为特征量对气固两相流频域空间进行分析.分析表明:浓相气力输送过程中,差压信号中的能量主要分布在低频区,Shannon熵从高频到低频上呈先减小后增大分布趋势.在相同的试验压力条件下,随着表观速度的增大,低频所占据的能量份额减小,信号脉动向高频移动;高频d1和d2的Shannon熵和a6上的STD增大,低频d4~d6上的Shannon熵和d1~d6上的STD减小.为进一步研究流型辨识及流动稳定性提供了新方法.     

EMD在汽车变速齿轮箱振动故障分析的应用

采用经验模态分解和能量特征值对振动加速度传感器获取的汽车齿轮箱振动信号进行特性分析.利用经验模态分解获得振动信号的本征模态函数,并对本征模态函数进行系数-能量计算,提取系统的特征信息,对汽车齿轮箱的故障进行诊断,从而实现在线监测汽车齿轮变速箱运转工作状态,及时发现齿轮箱的早期故障,提高汽车运行的安全性.仿真研究结果表明经验模态分解方法在故障信息诊断方面是可行的和有效的,并能够提高故障检测的可靠性.     

水平管段塞流气量瞬变特性试验研究

为了寻求混输管线气量瞬变过程压力、压差的变化规律,在长378m、内径80mm的水平不锈钢试验环道上利用空气和水进行了段塞流气量瞬变试验。采用压力变送器测量压力信号,将相邻两压力信号相减(上游减下游)得到压差信号,分析了气量瞬变过程中压力、压差的变化规律,从概率密度分布和功率谱密度两方面对压力、压差信号进行了统计分析。结果表明,气量增加或减小过程中会出现压力过增或过降现象;气量增加与减小过程中的压力信号的概率密度分布不同,压差信号的概率密度分布也不同。提出了更加完善的压力过增或过降值的定量描述方程。