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《昆明理工大学》 2010年
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机械振动信号的HHT分析与应用

丁锐  
【摘要】:希尔伯特-黄变换(HHT)作为分析时变非平稳信号的一种全新技术,已经成为现代信号处理领域的一大研究热点。它由经验模态分解(EMD)和Hilbert变换两部分组成,其中EMD是核心部分。EMD将复杂的信号分解成为有限个本征模态函数(IMF),再通过Hilbert变换从而得到瞬时频率以及相关概念。随着科技的进步和社会的发展,HHT技术越来越多地应用于水下运动目标辐射噪声、爆破振动、地震、医学信号以及机械设备故障诊断等多方面,具有十分重要的研究价值。本文的主要研究内容包括以下几个方面: 首先,阐述了HHT的基本理论和相关概念,分析了EMD的分解算法,HHT时频谱、HHT能量谱与边际谱的物理意义,并且在此基础上给出了影响到EMD分解精度的两个主要因素-噪声引起的模态混叠现象和端点效应。 其次,相对于传统的傅立叶去噪、小波去噪和伴随着HHT出现而出现的EMD去噪方法,本文设计出了一种将EMD结合小波的新的去噪方法,来应用于轴承信号的背景噪声去噪中。文中选取了白噪声和瑞利分布噪声作为处理对象,通过信噪比和相关系数这两个指标表明了该方法具有良好的去除背景噪声的效果。 再次,介绍了各种经典功率谱估计方法,并针对于传统的功率谱估计分析和提取信号线谱的方法,本文设计出了将EMD与经典功率谱估计相结合的方法来分析和提取线谱,并进行了仿真信号和轴承实际数据处理,从而表明该方法具有更好的频率分辨率,同时通过设置特征量来进行轴承信号的故障检测。 最后,通过理论分析和仿真实验,同时从时间和频率两个角度,将HHT时频谱与FFT谱、STFT时频谱、Wigner-Ville分布及morlet小波谱作比较,并结合HHT三维谱和边际谱分析,表明HHT分析方法具有较高的时频聚集性,抑制了交叉干扰项,具有良好的时频分辨率,并且通过应用于突变信号再次得到证明,从而提出该方法同样适用于故障信号的检测。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TH113.1

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