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采用灰色预测模型改进的HHT算法在故障诊断中的应用

齐雯  
【摘要】:现代化工业生产的特点是大规模集成化和生产流程的智能自动化。加强生产过程的故障诊断技术的研究,将有助于提高产品质量和精度。希尔伯特-黄变换(HHT)是通过完全分解原始信号的内部特征进行故障诊断的方法之一。本课题以对柔性线路板(FPC)生产监控为背景,采用基于灰色预测模型的HHT方法对所监控的信号进行特征分析,以便确定潜在的故障并评估生产的健康状况。论文的主要研究内容如下:1、提出采用二阶灰色预测模型(GM(2,1))改进的HHT算法:GM(2,1)-HHT。该算法以二阶灰色函数为理论基础,首先使用GM(2,1)对原始信号进行边界扩展,将扩展后的信号通过希尔伯特-黄变换以获得能够直观监测的希尔伯特频谱图。从理论上证明了使用GM(2,1)对原始信号进行边界扩展一定程度上解决了HHT算法所存在的端点飞翼等边界问题,以及对波动型信号具有较好的预测效果。2、提出采用费尔哈斯模型(Verhulst)改进的HHT算法:Verhulst-HHT。该算法以Verhulst函数为理论基础,首先使用Verhulst对原始信号进行边界扩展,将扩展后的信号通过希尔伯特-黄变换以获得能够直观监测的希尔伯特频谱图。从理论上证明了使用Verhulst对原始信号进行边界扩展一定程度上解决了HHT算法所存在的端点飞翼等边界问题,以及对饱和型信号具有较好的预测效果。3、针对以上提出的两种不同的信号处理模型,并结合已有的基于一阶灰色预测模型GM(1,1)的HHT信号处理方法:GM(1,1)-HHT,进行仿真对比。由实验结果可知:GM(1,1)-HHT仅对具有指数特性的故障信号有较好的处理效果,而GM(2,1)-HHT较其他两种算法更适用于波动型故障信号的分析;Verhulst-HHT能更好地预测和分解具有饱和特性的故障信号。


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