基于Hilbert-Huang变换的钢筋混凝土框架结构识别

基于HHT的利用结构自由振动响应进行系统识别的方法，只需要测得一点的响应就能得到各阶模态频率和阻尼比，通过各点的响应分析可以得到各阶振型，从而求得结构的刚度矩阵和阻尼矩阵。通过对一个4层2跨2开间的钢筋混凝土框架结构模型进行了锤击测试试验。用HHT方法识别其各阶频率、振型和各阶阻尼比，并计算得到刚度矩阵和阻尼矩阵。由识别的刚度矩阵可以看出用考虑节点转角并进行静力凝聚的杆系一层模型能较精确地反映框架结构的振动。试验数据分析还表明，当初始振幅较大时框架结构的阻尼比具有时变性，随着振幅的减小，阻尼比减小。     

基于改进Hilbert-Huang变换的结构损伤识别方法研究

针对Hilbert-Huang变换(HHT)在信号处理中存在的模态混叠的问题,引入总体经验模态分解(EEMD)对HHT方法进行改进,并将改进的HHT方法应用于工程结构损伤识别中。建立一个三自由度剪切型结构模型,结构刚度退化模型采用双线性刚度退化模型,计算结构在地震作用下的响应,对结构加速度响应进行改进的HHT分析,提出了利用损伤前后结构响应一阶固有模态函数(IMF)特征能量比识别结构损伤位置的方法。结果表明:通过结构响应瞬时频率的变化可以判断结构是否损伤和出现损伤的时间,根据损伤前后各层一阶IMF能量比的变化可以识别损伤的位置。将改进的HHT应用到对实际工程的强震记录分析中,通过提取一阶瞬时频率和一阶IMF特征能量比较好地识别了结构在强震作用下的损伤。     

基于改进的Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断

由于Hilbert-Huang变换中的EMD（empirical mode decomposition EMD）在低频段产生多余的IMF（intrinsic mode functions IMF）这一缺陷，故在滚动轴承故障诊断应用中也遇到相应的麻烦。文中提出用每个IMF的能量与原始信号的能量比作为判断标准来剔出分解中产生的多余IMF，并且选择能量比最大的IMF进行边际谱的计算，再选取幅值最大处的频率与轴的旋转频率之比作为表征滚动轴承状态的特征向量，然后采用线性神经网络进行状态识别。实验结果表明，该方法是一种非常有效的滚动轴承故障诊断方法。     

基于Hilbert-Huang变换的切削颤振识别

针对切削颤振信号的非线性、非平稳特征,提出基于Hilbert-Huang变换的切削颤振识别方法。通过对颤振信号进行经验模态分解(EMD)获得一系列本征模函数,筛选出对颤振敏感的本征模函数进行带通滤波,对滤波后本征模函数作Hilbert变换,绘制Hilbert谱;提取Hilbert谱幅值标准差进行颤振定量识别。用仿真及实测振动信号验证该方法的有效性,并用小波包分解方法进行对比。     

基于Hilbert-Huang变换的爆破振动信号分析

某矿为了保护周围建筑物、提高生产规模,在矿区周边建筑物附近布置了5个测点进行爆破振动测试。对测得的爆破振动信号进行Hilbert-Huang变换分析,得到爆破振动频率>50Hz的占7.56%,10～50Hz的频率占83.34%,<10Hz的频率占9.10%。将爆破振动实测数据进行回归,得到该矿区爆破振动传播规律,从而得到该矿最大段药量与周围砖砌民房的最大许可振动速度有关。结合爆破振动分析和爆破安全规程,把周边建筑物的最大许可振动速度由原来的2.0cm/s提高到2.3cm/s,有效地提高了最大段药量,提升了矿区生产规模,并确保了周边建筑物无损坏。     

基于Hilbert-Huang变换的爆破振动信号分析

某矿为了保护周围建筑物、提高生产规模,在矿区周边建筑物附近布置了5个测点进行爆破振动测试.对测得的爆破振动信号进行Hilbert-Huang变换分析,得到爆破振动频率＞50Hz的占7.56％,10～50Hz的频率占83.34％,＜10Hz的频率占9.10％.将爆破振动实测数据进行回归,得到该矿区爆破振动传播规律,从而得到该矿最大段药量与周围砖砌民房的最大许可振动速度有关.结合爆破振动分析和爆破安全规程,把周边建筑物的最大许可振动速度由原来的2.0cm/s提高到2.3cm/s,有效地提高了最大段药量,提升了矿区生产规模,并确保了周边建筑物无损坏.     

基于Hilbert-Huang变换的心率变异信号分析

提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的心率变异信号分析的新方法。心率变异分析被广泛应用于评估心脏自律功能以及疾病诊断领域。为获得更多心率信号内在特征,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)方法将信号分解为一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),运用Hilbert变换计算并分析各层IMF的瞬时频率和瞬时幅值,从而获取信号所包含的内在信息、心率变异突发时刻和变化趋势。结合积分脉冲频率调制(Inte-gral Pulse Frequency Modulation,IPFM)模型模拟出的心率信号以及真实的心率信号,利用小波分析方法以及HHT方法对心率信号进行对比分析,实验结果证明了HHT方法的可行性,显示了该方法相对于小波分析方法的优势。     

Hilbert-Huang变换端点效应问题的探讨

为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA（Autoregressive Moving Average）模型对信号进行外延后再进行EMD（Empirical Mode Decomposition）分解,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题;同时利用时变参数ARMA模型对IMF（Intrinsic Mode Function）分量进行延拓后再进行Hilbert变换,有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。     

基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术的模态参数识别

基于工程结构振动信号的分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的重要手段之一。基于傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非稳态信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,提出了一种新的模态参数识别方法,首先通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。利用这一方法,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比的识别虽然较传统的基于傅里叶变换的半功率带宽法有所改进,但识别的精准性仍然难以确认。     

基于时变模态振型小波变换的结构损伤识别方法

结构损伤是一种非线性发展过程,会导致结构模态参数的变化,因此可以通过时变模态振型特征识别损伤状况.对结构的响应信号进行小波变换,提取当小波系数模出现局部极大值时的尺度参数,利用这些尺度参数识别结构的瞬时频率.选取特定尺度参数,对结构各个节点的信号进行小波变换,将信号解耦到只含某一阶模态,通过小波系数的比值进行归一化处理...     

希尔伯特边际谱在语音情感识别中的应用

利用希尔伯特．黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）对情感语音进行处理,得到其边际谱,然后对比分析四种情感即高兴、生气、厌恶、无情感语音信号边际谱的特征,提出四个特征量：子带能量（SE）、子带能量的一阶差分（DSE）、子带能量倒谱系数（SECC）、子带能量倒谱系数的一阶差分（DSECC）用于情感识别。用它们作说话人无关,文本无关的语音情感识别,得到最高90％的识别率,比基于傅立叶变换的梅尔频率倒谱系数（MFCC）高22个百分点。实验结果表明,基于HHT边际谱的特征能够较好地反映语音信号中的情感信息。     

基于HHT的多模式Lamb波走时提取

薄板超声Lamb波层析成象研究中,走时是重要的信号特征,但多模式和频散特点给单一模式走时提取带来困难,一般信息提取技术对Lamb波分析较难有理想结果。该文提出利用HHT方法分析信号,先利用经验模式分解成本征模态函数,然后进行Hilbert变换分析边际谱并提取单一模式。与FFT、小波变换分析对比,HHT方法较好的反映了Lamb波信号多模式的随时间、频率分布。与小波变换提取走时数据结果相对比,HHT方法所得走时数据用来反演的图象更接近缺陷真实尺寸。     

HHT在水雷目标特征提取中的应用

Hilbert-Huang变换（HHT）是近年来发展起来的一种处理非线性非平稳的时频分析方法。水声信号具有非线性非平稳的特点,把HHT方法应用于水声信号的分析中,将典型主动声纳信号的Hilbert边际谱和Hilbert谱分别与傅里叶幅度谱和传统的时频分析进行了比较。然后对水下目标回波的亮点模型作了仿真研究,并与小波变换作比较,最后用实际目标的回波作了分类研究。仿真与实际数据都证明了HHT在水下目标特征提取中的优越性。     

非平稳振动信号的角域重采样小波解调分析方法

对于旋转设备的非平稳多分量振动信号,在已知转速变化规律的情况下,采用转速跟踪分析中的角域重采样方法使其变成阶比值固定的信号,再利用小波解调方法的带通滤波与解调分析两重功能,就能从混合振动信号中提取出各个阶比分量并获得对应的解析信号。该方法成功地解决了旋转设备严重非平稳振动信号的分析问题,并可拓展应用于至其它非平稳信号的分析。拓展算法具有类似HHT的算法结构,适用面广。文中同时给出的数值计算方法配合采用了细化分析及快速解卷积运算,保证了整体算法的稳定性、精确性和快速性,克服了HHT稳定性差的缺陷。论文最后对航空发动机试车过程中的振动数据采用本文方法和其它方法的应用效果进行了分析对比,证明了本文方法的有效性。     

HHT在复合材料机翼盒段结构小损伤检测中的应用

提出一种检测结构微损伤的时域：疗法，利用HILBERT-HUANG变换技术，研究了悬臂机体盒段结构的损伤振动检测问题，并引入轴对称信号扩展法解决EMD过程中的端点效应。用EMD技术分解完好盒段与损伤盒段在方波信号激励下的动力响应信号，得到一系列IMF分量；然后求出各阶IMF分量对应的瞬时频率，从中提取出结构损伤信息一瞬时频率变化量，作为损伤特征参数；并研究了将之作为损伤特征参数的抗噪声干扰能力。     

应用加权法处理EMD方法中的边界问题

经验模态分解(EMD)是一种非常有效的非平稳信号处理技术,但是其利用样条曲线构造信号上下包络线的过程中存在严重的端点问题.本文在已有的算法基础上提出了一种基于加权的方法对边界进行处理,由加权法得到原始信号两端极值点,利用三次样条函数得出上下包络线,实现信号的分解.仿真表明,此方法有效地处理了经验模态分解方法中的边界问题.     

An orthotropic variant of the equilibrium gap method applied to the analysis of a biaxial test on a composite material

In this paper, it is proposed to apply the equilibrium gap method to orthotropic composite materials to retrieve damage laws from measured displacement fields. A finite difference implementation method is first proposed. A linear system is formed, for which the unknowns are piecewise constant orthotropic rigidities, while the measured displacements are input (known) data. In this example, a cruciform specimen is considered for biaxial test. It is shown that, by referring to FE computed displacement fields a prescribed contrast map can be identified. Corrupted artificial displacement fields obtained through non-linear simulations are also used. When considering shear damage, a procedure using estimated contrast maps to identify a damage law is validated. An experimental biaxial test on a 2.5 C/C composite is finally analysed following the proposed approach. For each unloading step, a contrast map for all moduli is obtained from full-field measurements. By assuming that the shear moduli contrasts result from a damage mechanism, one subsequently obtains damage maps, and therefore, a growth law. The results are first validated by comparing measured and FE reconstructed displacement fields, and by comparing the identified damage fields with post-processed ones.     

基于HHT的超声电机噪声源分析

对超声电机的噪声信号做希尔伯特一黄变换(HHT)，发现噪声中从始至终都含有10kHz左右的成分。在分析了电机运动机理后，以转子为对象建立碰撞摩擦模型，从系统的加速度响应中，同样分解出10kHz左右的成分。说明系统运动非线性产生的分数次谐波，是诱发噪声的直接原因。对定子作有限元分析，得到定子的一阶模态频率为10．74kHz，与噪声频率非常接近，表明分数次谐波激发了定子共振，为噪声输出提供了能量源。为了降低噪声，可以考虑降低定子、转子的碰撞强度或改进定子、转子的结构。