基于HHT的故障诊断时频分析

【摘要】： Hilbert-Huang变换(简称:HHT)是一种新型的信号处理方法,非常适合处理非线性、非平稳信号。机械和通信设备在发生故障时,其振动信号中包含了丰富的非线性、非平稳信号,短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换其本质是基于傅里叶变换的线性分析有诸多弊端,因此将Hilbert-Huang变换应用在机械和通信设备的故障诊断中是一种新的尝试。本文以实际应用为目的,重点研究了Hilbert-Huang变换的基本理论及其在机械故障和通信故障诊断中的时频分析及应用。本文的主要工作如下: 1、对比分析了短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换三种常用的时频分析方法的利弊,详细描述了经验模态分解(简称:EMD)的过程及该方法的特点,介绍了Hilbert谱、边际谱和时频分析有关的瞬时频率、时间尺度参数和内禀模态函数,研究了与HHT有关的EMD时间尺度滤波、HHT滤波和基于HHT的小波阈值滤波三种滤波方法,并将HHT方法在一个分段信号进行应用分析。 2、研究了Hilbert-Huang变换在机械故障特征提取中的具体方法,在能量诊断法中用时频熵定量地分析故障和正常振动信号,将HHT方法用在冲击故障振动信号的提取中,并用EMD分解方法分离故障信号的频率族,在时域和时频域对故障特征信息进行了辨别,取得了很好的仿真效果。 3、通过研究通信系统中抖动的时频分析来检测和诊断通信故障,研究了抖动基本理论,结合抖动成分的多样性和EMD对非平稳非线性微弱信号分解的有效性,提出对抖动信号进行分频段滤波的分析方法,成功提取了调频抖动、调幅抖动以及低频、高频周期抖动,为更深入地找到故障根源提供了理论依据,对高速通信设备的故障检测和诊断有及其重要的应用。