基于HHT的转子横向裂纹故障诊断

希尔伯特黄变换(Hilbert—Huang Transformation，HHT)，是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(Emprical Mode Decomposition，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裂纹故障诊断领域。详细地介绍了HHT方法的理论和算法。通过对模拟横向深裂纹故障转子的实验研究表明。基于HHT的时频分析方法能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象在时频谱图中明确地表征出来。为裂纹故障的预报和诊断提供了较好的手段，说明用HHT方法对旋转机械的转子横向裂纹进行故障分析是有效的。图3参6     

基于HHT的旋转机械故障诊断方法研究

希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transformation，HHT)，是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)，然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。详细地介绍了HHT方法的理论和算法。首先，通过仿真信号把该方法与小波变换(Wavelet Transformation，WT)方法进行了比较研究，验证了方法的优越性；然后，把该方法用于旋转机械油膜涡动故障诊断中，研究结果表明：该方法相对传统的分析方法在较低转速区能更早发现油膜涡动故障，说明把基于HHT的时频分析方法用于旋转机械故障诊断是有效的。图11参8     

改进型HHT在混合线路故障选线中的应用

改进型希尔伯特-黄变换(HHT)能够准确地从非平稳的故障信号中提取出故障暂态信息,并能抗模态混叠。在混合线路故障选线中应用HHT提取零序电流中的特征信息,从得到的 IMF分量的波头方向来判定故障相,实现故障线路的选择。Matlab仿真试验结果表明,改进型HHT能够准确可靠地选出中性点经消弧线圈接地配电网的故障相,且不受故障条件的限制和影响,选线方法简单。     

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。     

希尔伯特-黄变换在电力系统中的应用

详细分析THilbert—Huang变换在电力系统谐波检测、电力系统低频振荡以及在电力系统局部电晕放电数据处理中的应用现状。最后指出,Hilbert—Huang变换克服了其他方法在信号处理中的弱点,它是一种处理非线性、非平稳信号的有效方法,有利于电力系统的信号处理。     

基于HHT配电网不对称接地故障测距新方法

为了增加配电网不对称接地故障的测距精度,减少配电网故障导致的损失,提出一种基于HHT配电网不对称接地故障测距新方法。该方法应用Hilbert—huang变换提取故障零序电流在不同频率段内不同时刻的能量分布特征。应用遗传算法以故障分支、故障类型、故障距离、接地电阻和故障时刻为变量,以不同频率段内能量分布匹配程度为适应度函数,对Matlab／Simulink仿真所得各种不同故障条件下故障零序电流特征与原始故障信号进行特征匹配,利用遗传算法对故障条件进行自动搜索,以能量分布最为匹配的故障点作为输出,故障特征最为匹配的故障条件下的故障点位置即为输出的故障距离。该方法较大程度上提高了配电网不对称接地故障测距的准确性。     

基于IMF希尔伯特解调的风电齿轮箱复合故障识别方法

为克服风电齿轮箱部件故障各调制载波边带重叠的影响和传统滤波方法造成的信号相位变化,提高故障诊断的精度,引入基于IMF希尔伯特解调的复合故障识别方法。该方法首先通过经验模态分解得到若干个对应不同的调制频率族的内禀模态函数,然后采用希尔伯特解调分析提取调制信号对应的内禀模态分量的故障信息,以达到精确识别故障的目的。结合实际案例分析,验证了该方法可以有效地提取非线性、非稳定性和多调制混杂复合信号中的故障信息,有效地提高了风电齿轮箱故障识别的精度。     

新型小电流接地故障选线设备的研制与应用

单相接地故障长期以来困扰供电系统,提出了一种新型选线设备。选线设备利用经验模态分解(EMD)方法进行选线,首先对各条线路的零序电流进行EMD分解,得到衰减直流分量以及各次谐波分量,然后计算直流分量与各次谐波分量的均方根之和,最后依据故障线路衰减直流分量与各次谐波分量的均方根之和大于非故障线路的物理特性,准确选出故障线路。通过现场实际运行对选线设备进行了验证,表明选线设备能够准确选出故障线路,满足实际应用的要求。     

影响HHT方法辨识低频振荡模式参数精度的技术分析与改进

针对影响HHT方法辨识精度的端点延拓、包络插值、模态混叠、阻尼损失等技术问题进行了详细分析,并且分别提出混合端点延拓法、B样条插值法、多分辨小波分析法、能量因子筛分控制法,提高低频振荡模式参数的辨识精度。最后通过仿真算例的测试分析,验证了提出的技术改进方法的可行性和有效性。     

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.     

基于暂态零模电流的配电网故障区段定位

为降低小电流接地系统通信过程中小波扰动(噪声)对暂态电流法的干扰,减小因采样频率增加造成的通信网络负担,解决故障两侧馈线终端不同步的问题,提出了一种小电流接地系统的故障区段定位方法.通过检测故障区段两侧的暂态零模电流,提取其中的极值,并计算其衰减程度,利用其极性进行辅助定位.数值仿真的结果验证了所提方法的有效性,该方法...     

基于希尔伯特黄变换的瓦斯检测

针对地质工程被检测信号中所含有的瓦斯浓度信息较为微弱的问题,提出了1种基于希尔伯特黄变换的瓦斯检测系统,介绍了对该系统的仿真及数值分析,结果表明,该系统能够避免地质工程中的噪声影响,获得较为准确的瓦斯浓度信息。     

基于EEMD和LSSVM的船用柴油机故障诊断

针对船用柴油机故障诊断时振动信号的非平稳特性和难以获取大量样本的实际情况,提出一种总体经验模态分解EEMD和最小二乘支持向量机LSSVM相结合的诊断方法。运用EEMD方法对特定时段的振动信号进行分析,计算各内禀模态函数IMF,并求其包含时间信息的能量熵,以之作为特征向量输入到LSSVM分类器来判断柴油机的故障类型。经实例验证,该方法能在保持信号完整性的前提下有效提取故障特征,在小样本情况下具有较高的诊断精度、较快的诊断速度和较强的泛化能力,能有效应用于同类型机械的故障诊断。     

基于HHT和R/S分析的黄河上游年径流序列演变模式分析

为揭示年径流在不同时间尺度下的变化规律及径流序列的演变模式,采用希尔伯特-黄变换（HHT）法分析黄河上游的天然年径流序列,就可分解得到不同尺度下的固有模态函数;再结合重标度极差（R/S）法分析了各阶固有模态函数及天然径流量,得到赫斯特指数（Hurst）和分维数,进而探索了河川径流时间序列的演变趋势、分形特征等。结果发现,黄河上游1930～1986年的天然年径流量具有自相似性和持续的长程相关性,且Hurst指数与周期具有正相关关系。     

输电线路故障选相方案探讨

分析了反映序电流、电流突变量和补偿电压的选相原理,提出了当电压互感器断线时为防止误动应闭锁补偿电压选相.针对相间短路不存在零序分量、序电流选相对相间短路不适用及序电流选相无法正确判别单相接地短路、两相接地短路和两相短路问题,构建了优化和组合方法加以解决.     

基于排气噪声EMD的柴油机失火故障诊断

针对坦克柴油机失火故障诊断问题,在实车上模拟了失火故障,应用EMD对不同状态下的排气噪声信号进行了经验模态分解,利用Hilbert变换求取了主固有模态分量(IMF)的瞬时频率函数,以其围绕周期性排气噪声基频的波动方差和平均穿越率为特征参数,建立了一种诊断柴油机失火故障的方法。应用结果表明了诊断方法的可行性。