一种EEMD-HHT与时频重排结合的转速曲线估计新方法

HHT(Hilbert-Huang Transform)和传统时频分析存在模态混叠、时频聚焦性差等问题,在估计转速曲线时误差较大。因此,提出将EEMD-HHT与时频重排算法结合的转速曲线估计新方法。采用EEMD(Ensemble Empirical Mode Decompositon)方法获取IMFs;找出参考轴所对应的IMF,并做Hilbert变换;用时频重排算法处理该IMF两端各一定长度的数据,对得到的重排矩阵进行限制条件的瘠线搜索,并将获得的瞬时频率值代替对应时间点内Hilbert变换得到的瞬时频率值;对"拼接"得到的整个时间段的瞬时频率值进行最小二乘拟合,得到光滑的转速曲线。将该方法应用于转子不平衡故障的阶比分析中,对实际测量信号进行了分析,并与HHT估计结果作比较,验证了其优越性和有效性。