基于HHT的汽轮机组碰摩故障信号时频分析方法研究

针对汽轮机组碰摩故障振动信号非平稳特征,将一种新的非平稳信号处理方法,即希尔伯特-黄变换(Hil-bert-Huang Transform,HHT)方法用于汽轮机组碰摩故障检测和时频分析。首先利用经验模式分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)提取碰摩信号的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,再对IMF作HHT变换求瞬时频率和幅值。分析结果表明,HHT时频分析能够准确检测出碰摩故障产生的时间、频率和幅值信息,因此该方法能有效应用于汽轮机组碰摩故障信号的时频分析与诊断。     

基于时频分析法的智能电网电压闪变分量运算

为获得电网电压闪变治理中设备参数调整和控制策略制定过程中所需的准确可靠电压闪变数据,将一种非线性和非平稳信号时频分析法(HHT变换)成功引入电压闪变低幅调制信号瞬时相位、瞬时幅值、瞬时频率等特性参数的检测中,可从时域和频域两方面对信号进行同时分析。将电压闪变信号调制获得的低频信号,先用EMD分解算法分解成若干IMF分量,再做HHT变换。算例仿真分析表明,该优化算法提取电压闪变信号数据可行有效,数据准确,能满足工程需求。     

HHT在电网谐波分析中的应用研究

Hilbert-Huang变换(HHT)以经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为理论基础,尤其适用于强干扰背景下的瞬时有用信号的提取.本文以某10 kV电力母线谐波实测数据为基础,研究HHT在谐波电流分析中的应用.对10 kV电力母线谐波电流信号应用EMD分解得到的固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),与小波分析结果相比较表明,HHT能够从复杂的背景谐波中获得较为理想的无畸变谐波信号.     

基于HHT变换的微网电压闪变与谐波检测新技术

微网中大规模的分布式电源由于其自身特点及大量电力电子设备的使用,容易引起电网电压波动、电压闪变及谐波等电能质量问题,影响电力用户的供电要求。利用HHT(Hilbert-Huang transform)变换方法对微网中的电压闪变、谐波等电能质量扰动信号进行了EMD分解,得到各IMF分量,通过对IMF分量进行Hilbert谱分析和边际谱分析。仿真结果表明,该方法能快速有效地检测出微网中电压闪变信号的频率和幅值及谐波信号产生及终止的时刻。     

转子-轴承系统小裂纹识别的HHT谱分析方法

针对低转速工况下转子-轴承系统小裂纹识别难的问题,提出Hilbert-Huang变换谱和边际谱分析的方法。分别建立刚性支承及轴承支承的裂纹转子模型,比较二者频谱差异,并采用四阶Runge-Kutta法求解重力占优背景下裂纹转子-轴承系统动力学方程;对时域信号进行经验模态分解,提取其IMF分量,计算各IMF分量的HHT谱及边际谱,并对无裂纹和小裂纹情况进行分析。结果表明,对于受非线性油膜力影响的裂纹转子-轴承系统,HHT方法能够很好体现裂纹刚度随时间变化的过程;通过EMD方法分解出的IMF分量,在小裂纹、低转速下对裂纹的变化有很好的敏感性,能有效识别转子-轴承系统的小裂纹故障。     

RO-SBM的希尔伯特—黄变换谐波检测方法

针对希尔波特-黄谐波检测方法的端点效应问题,提出斜率再优化(RO-SBM)与希尔伯特-黄变换(HHT)相结合的方法(RO-SBM-HHT),该方法先采用RO-SBM法对原信号延拓,按照包络原则对延拓之后的信号进行经验模态分解(EMD),得到本征模态函数IMF分量,然后对各个IMF分量进行希尔伯特变换(HT),并采用最小二乘拟合可获得各次谐波的幅值和频率。仿真与试验数据表明,RO-SBM-HHT可有效地解决谐波检测端点效应,提高检测精度、减少冗余分量。     

便携式机车车辆动态称重仪的信号处理

根据振动的瞬时非线性特点,提出采用振动信号的本征模函数（IMF）对实测信号进行特征频带识别。将采集的振动信号经经验模态分解,并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量,以得到真实的有效信号。实际测试结果表明,对提取后的信号进行计算后能得到准确的轴重值。     

基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法

为了解决传统HHT在电能质量扰动检测中EMD产生的模态混叠问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的改进HHT的电能质量扰动检测新方法.首先,将初始信号转换为Hankel矩阵进行SVD;再进行奇异值去模态混叠处理并重构信号;最后用HHT方法对重构后的去干扰扰动信号进行分析,求出扰动各固有模态分量imf对应的瞬时幅频参数,...     

基于经验模态分解方法的柴油机振动信号去噪声处理

针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点,提出采用柴油机振动信号的本征模函数(IMF)分量进行特征频带识别的新方法。将柴油机振动信号经经验模态分解,并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量,再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号。实际测试结果表明,重构后的信号能反映柴油机机身振动的真实趋势。     

基于ALIF-HT的汽轮发电机组转子故障诊断

针对汽轮发电机组转子故障振动信号为多分量非平稳信号,将一种新的信号分解方法——自适应局部迭代滤波(ALIF)用于转子故障振动信号分解,并与希尔伯特变换(HT)相结合,提出了基于ALIF-HT的汽轮发电机组转子故障诊断方法:首先对转子原始振动信号进行ALIF得到若干信号分量,再应用HT求取每个分量的瞬时频率,获取原信号全部信号分量的完整时频表示,最后根据转子故障振动信号的时频特征判别转子的故障类型.通过仿真信号分析验证ALIF对多分量信号的分解能力,并利用转子油膜失稳故障分析验证该方法的工程实用性.结果表明:ALIF方法能够有效克服经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,使得ALIF-HT方法相对于希尔伯特黄变换(HHT)方法具有更高的时频分析精度.     

基于HHT的转子冲临界过程分析

希尔伯特黄变换(Hilbert-HuangTransformation,HHT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD),然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。把HHT时频分析方法引入了转子冲临界过程分析。通过对模拟转子冲临界过程的实验研究表明,相比短时傅立叶变换(STFT)分析,基于HHT的时频分析方法对冲临界信号的分析具有真实、完整、能识别信号频率的瞬时变化、时域频域分辨率不相互干扰的特点。     

基于改进HHT的故障电流相位抗干扰提取

针对传统分析方法难以分析非线性非稳态电网实测信号的缺点,文章提出了一种基于希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)提取电流相位的方法.为应对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在分解过程中普遍存在的模态混叠现象,该方法通过添加基于原电流信号相...     

基于HHT变换的雅鲁藏布江径流多时间尺度分析

采用HHT变换对雅鲁藏布江流域拉孜等4个典型水文站1956~2000年年径流量进行了多时间尺度分析。结果表明,雅鲁藏布江全流域范围内存在3、6~8、14~16 a的近似周期,与采用小波分析法所得结果吻合,验证了HHT变换有效、可行。该法为水文序列多时间尺度分析提供了一种新途径,值得推广。     

环境激励下泄流结构的模态参数辨识研究

水工结构在泄流激励作用下易产生剧烈振动甚至会因振动而引起结构自身破坏,为研究坝体在泄流工作状态下的振动特性,需准确地辨识出结构的模态参数指标。为此,以三峡枢纽工程#5溢流坝段为例,在坝体泄流作用下对其进行原型振动响应信号采集,根据测出的响应时程,分别采用ERA法和HHT法对结构进行模态参数辨识,并将辨识出的频率与有限元模态计算的结果进行比较。结果表明,ERA法和HHT法均具有识别结构密频的能力,两种方法提取出的频率值与有限元仿真结果吻合很好,但HHT法在识别阶数和精度方面均优于ERA法,更能全面、准确地反映结构的动力特性。     

改进EMD降噪方法在水轮机尾水管压力脉动信号中的应用

针对水轮机尾水管压力脉动信号的降噪处理问题,提出一种基于改进经验模态(EMD)分解的降噪方法。首先将信号进行EMD分解,得到一系列本征模态函数;然后利用基于自相关函数特性的分析方法将其分解为噪声主导分量和信号主导分量两部分,并将噪声主导分量利用小波软阈值降噪;最后将经过处理的噪声主导分量与信号主导分量重构成新信号,用于后续分析。通过与基于互相关分析的EMD降噪法对比,发现该方法具有更高的信噪比,既保留了尾水管压力脉动信号的低频成分,又保留了其有用的高频成分,是一种有效的水轮机尾水管压力脉动信号降噪方法。