改进HHT方法及其在故障信号分析中的应用

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Hilbert-Huang变换(HHT)是近几年提出的一种新的信号变换技术,其核心是通过经验模态分解方法(EMD)将信号分解成若干个固有模态分量(IMF),然后利用Hilbert变换求解各IMF分量的瞬时频率,从而达到分析非线性与非平稳信号的目的。但是HHT自身存在一些问题,这些问题不仅使得分析准确性受到限制,而且也影响了HHT在工程信号分析中的广泛应用。本文首先在Matlab平台上应用HHT理论对大量的仿真信号进行了深入分析,并针对HHT产生虚假分量的问题,提出应用K-S拟合优度检验理论进行虚假分量识别,以分解后各个固有模态分量(IMF)与原始信号之间的相似概率作为判断标准,识别和去除虚假分量。通过对仿真信号的检验表明,这种改进方法相对于目前通过相关系数去除虚假分量的方法有着明显的优点和合理性。另外,本文还针对EMD分解造成的模态混叠问题,应用小波变换作为信号预处理的手段,结合K-S假设检验法,形成了比较完整的改进HHT方法,并将其应用于齿轮与风机的故障诊断中,取得了令人满意的结果。
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