Hilbert-Huang变换在齿轮裂纹故障诊断中的应用

提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮裂纹故障诊断的新方法。Hilbert-Huang变换是先把时间序列信号,用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过Hilbert变换获得信号时频分布的一种信号处理新方法,将Hilbert-Huang变换应用于齿轮箱中齿轮故障诊断的研究。齿轮故障实验信号的研究结果表明,Hilbert-Huang变换时频分析方法能有效诊断齿轮的齿根裂纹故障。     

基于改进Hilbert-Huang变换的机械故障诊断

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huangtransform,HHT)通过经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)和Hilbert变换能够自适应地将复杂的非线性、非平稳信号刻画成Hilbert-Huang谱,突显信号的局部特征,具有良好的时频聚集能力,因此被广泛用于机械信号处理与故障诊断.然而,EMD存在的模式混淆问题使其难以获得准确的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF).此外,通常只有部分IMF包含故障敏感信息、表征故障特征.因此基于EMID和所有IMF的Hilbert-Huang谱的故障诊断精度有待提高.为此提出一种基于总体平均经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和敏感IMF的改进HHT.该方法利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过敏感度评估算法从EEMD所有的IMF中选择反应故障特征的敏感IMF,从而得到改进的Hilbert-Huang谱以更准确地诊断机械故障.通过仿真试验以及转子早期碰摩故障诊断的工程实例验证了改进HHT的有效性.     

应用Hilbert-Huang变换的齿轮磨损故障诊断研究

提出了一种基于H ilbert-Huang变换的齿轮磨损故障诊断的新方法。H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号,用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换应用于齿轮箱中齿轮磨损故障诊断的研究,通过选取表征齿轮磨损故障的IM F分量进行边际谱和能量谱分析,就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明,H ilbert-Huang变换时频分析方法,能有效地诊断齿轮的磨损故障。     

基于改进Hilbert-Huang变换的转子碰摩故障诊断

针对信号总体平均经验模式分解中的两个参数———所加白噪声标准差和总体平均次数难以设置的问题,通过仿真信号实验分析,给出了这两个参数设置的一般方法。以转子碰摩故障信号为对象,提出了改进的Hilbert-Huang变换（HHT）算法并将其用于提取转子碰摩故障特征。仿真和实验结果表明,改进的HHT算法能较好地提取出转子碰摩故障特征,与传统HHT算法相比,改进的HHT算法效果更好。     

应用Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

提出了基于经验模态分解(EMD)的齿轮箱故障诊断HHT方法,介绍了Hilbert-Huang变换理论及其算法.此后以1台现场轧机故障减速机为对象,对采集的故障信号进行EMD分解,得到固有模态函数(IMF)分量,然后对所有固有模态函数进行Hilbert变换处理,所得三维图和边际谱图较为清晰地表达了故障信息,说明了该方法在工程应用中的适用性.     

Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法，在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱，并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解，对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号，再对包络信号进行Hilbert—Huang变换求出局部Hilbert边际谱，从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析，说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。     

基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断系统设计

在工业生产过程中,设备的故障往往是逐渐形成的。如果能在设备出现故障的过程中提前发现设备的健康问题,提前做好设备的保养与维修,就能提高生产效率,有效地避免生产事故和设备损伤。随着近年计算机运算能力的提高,针对设备健康诊断的方案也愈加成熟。Hilbert-Huang变换可以根据信号本身的局部特征自适应地将信号分解成若干固有模态函数,从根本上解决了用基函数拼凑信号带来的固定基函数、最佳基选择、恒定多分辨率以及能量泄漏等问题,更适合于非线性非平稳信号的处理。该文介绍了一种基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断方案。     

基于模态分析的某型飞机液压管路故障诊断

 针对某型飞机液压管路吸油模块与扩口式直角接头连接处螺纹损坏，接头脱出，导致液压系统漏油的故障，建立了管道有限元动力学模型，进行了管道模态仿真分析。发现故障管道出现了导致管道故障的危险模态，该阶模态频率范围正好在发动机的工作转速范围内，在发动机振动频率的激励下，激发该阶模态振动，引起管道共振，产生很大的作用力，导致连接螺纹损坏和接头脱出，从而形成故障。基于模态分析方法，对该管道进行了改进，有效地避免了该阶模态的出现。实际的飞机管路系统的改进效果表明了分析方法的正确性。     

基于Hilbert-Huang变换的轴向柱塞泵故障诊断研究

采用Hilhert-Huang变换,提取轴向柱塞泵泵壳振动信号故障特征.该方法先对信号进行EMD分析和Hilhert变换,再提取信号Hilbert谱及能量谱.能量谱反映了信号能量的大小和分布的复杂性,为信号特征的提取提供依据.实验分析结果表明,提取的特征有效地刻画了故障信号,为故障模式的识别奠定了基础.     

基于第2代小波和Hilbert-Huang变换的轴承故障诊断

将第2代小波算法和Hilbert-Huang变换相结合并应用于滚动轴承的故障诊断中。该方法首先构造并运用自适应冗余第2代小波对轴承振动信号进行消噪,并通过仿真分析验证了该算法的优越性;其次,对消噪信号进行HHT分析,通过EMD将信号分解为包含不同特征尺度的模态函数,针对低频成分进行Hilbert边际谱分析,从而提取故障特征。仿真及试验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

基于改进的Hilbert-Huang变换电力系统闪变研究方法

针对电能质量中闪变的准确测量问题进行研究,优化了Hilbert-Huang变换算法中端点效应和重构信号精度不高的问题。通过加入白噪声模拟真实的样本,处理时,通过基于斜率的方法确定端点并根据能量特性筛选固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,从而精准重构信号。通过仿真验证了其可靠性。     

基于Hilbert-Huang变换和时频域参数的机车轴承故障诊断

提出了基于Hilbert-Huang变换和时频域参数指标相结合的机车轴承故障诊断方法,分别对时频域参数指标诊断方法、Hilbert-Huang变换诊断方法进行了理论分析和研究,通过试验验证了此方法能有效提取机车轴承的故障特征频率。     

Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

为齿轮故障诊断提供了一种新的途径,将Hilbert-Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种基于Hilbert-Huang变换的齿轮故障诊断方法:基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法。采用EMD(Empiricalmodedecomposition)方法对齿轮振动信号能有效地将各个频率族分离;局部Hilbert能量谱可以反映齿轮振动信号的能量随时间和频率的分布情况,从而可以提取齿轮振动信号的故障信息。将这两种方法应用于齿轮故障诊断中,结果表明,基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法都能有效地提取齿轮故障特征信息。     

基于RO-SBM的Hilbert-Huang变换端点效应抑制方法

针对Hilbert-Huang变换方法中由于信号经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)过程中所存在的端点效应问题,分析了现有数据延拓方式的利弊,并在基于斜率(slope based method,简称SBM)方法以及改进方法(improved slope based method,简称ISBM)的基础上提出了一种全新的基于斜率再优化(re-optimization slope based method,简称RO-SBM)方法用于信号序列的极值点延拓,然后对延拓后的数据进行EMD分解,得到相应的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量.数值仿真结果表明,采用基于RO-SBM方法进行数据延拓,相比镜像延拓以及ISBM方法,可以更有效地抑制EMD中的端点效应问题,提升HHT方法的信号分析性能.通过基于RO-SBM方法进行数据延拓的HHT方法准确分离出了某转子系统的局部碰摩径向振动信号中所包含的故障特征分量,并将此方法成功应用于旋转机械故障诊断领域.     

基于DBN模型的航空液压管路故障诊断方法

为了解决航空发动机液压管路系统中管路故障诊断困难的问题,提出了一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的航空液压管路智能故障诊断方法.首先,将采集的液压管路振动数据进行处理,提取出时频域特征参数,其次,将时频域特征参数作为输入样本,输入到深度置信网络模型中,利用深度置信网络模型进行液压管路故障的识别;最后,将本方法应用于航空液压管路模拟故障实验数据中,同时将本文方法与BPNN和SVM等方法进行对比分析,结果表明:本方法对液压管路故障的总体准确率达到99.27％,平均AUC值达到0.993 7,同时表明本文建立的分类模型不仅能够实现航空液压管路状态的准确分类,而且对于管路单一故障和多故障并发情况也能精准识别.     

基于Hilbert-Huang变换的转子碰摩故障特征分析

Hilbert-Huang变换(HHT)得出的时频图是分析非平稳信号的有效工具.应用HHT时频方法对转子早期局部碰摩和全局碰摩故障信号进行了分析,与传统的频谱分析比较表明:HHT时频方法具有良好的时频聚集性,能够很好地反映转子系统早期故障信号的时频特征,可以有效地对转子系统碰摩早期故障进行诊断.通过对全局碰摩故障信号分析,说明碰摩过程中摩擦力是不均匀的,碰摩接触面积的增大在时频图上表现为基频成分的波动变化加剧和高频成分的增加.基于HHT的三维谱图和时频亮度谱图能清晰地显示碰摩故障的频率、时间和振幅信息,为工程实际中转子系统的早期碰摩故障诊断和全局碰摩特征分析提供了有效的依据.     

基于EMD和Hilbert-Huang的滚动轴承故障诊断

采用EMD和Hilbert- Huang相结合的方式开发了故障诊断程序,并在试验台上针对滚动轴承故障工况进行了模拟试验,采集振动信号并做了分析.     

基于小波去噪和Hilbert-Huang变换在齿轮箱故障诊断中的应用

为了从混有大量噪声的信号中准确地提取故障信息,利用小波去噪和Hilbert-Huang变换相结合的方法。首先利用小波去噪作为信号的预处理,通过经验模式分解和Hilbert变换求得边际谱,确定故障的特征。该方法克服了直接运用经验模式分解方法由于大量噪声带来的不必要的干扰,更好地辨识出故障的局部特征信息。通过实例分析表明了该方法的有效性和实用性。     

基于Hilbert-Huang变换的QRS波检测算法研究

心电图(ECG)被广泛应用于心脏疾病诊断,而ECG中QRS复合波的检测是对ECG进行处理和分析的基础.本文提出一种新的QRS复合波检测算法.该算法利用Hilbert-Huang变换(HHT)中的经验模式分解(EMD)将心电信号自适应地分解为一组称为内禀模态函数(IMF)的波动模态成分.然后,结合软阈值去噪方法,构造出有利于QRS复合波检测的检测层,利用模极大值和QRS复合波特征点之间的对应关系,实现了对QRS复合波的检测.经MIT-BIH心率失常数据库验证,该算法对QRS复合波检测的平均准确率达到了99.34%,平均灵敏度为99.77%,平均阳性预测率为99.56%.     

Hilbert-Huang变换及其在纱线故障诊断中的应用

阐述了Hilbert-Huang 变换的基本原理,以实际的纱线信号为例,通过经验模态分解(EMD)将纱线信号分解成有限个固有模态函数(IMF),并求得纱线信号的Hilbert谱.结合分析纱线信号的波谱图和Hilbert谱图,判断出故障产生的原因.