希尔伯特—黄变换在故障诊断中的应用

发布时间：2017-04-02 23:00

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【摘要】：随着现代科学技术的不断更新与发展,信号处理技术在工程与科研领域得到广泛应用。目前小波分析方法广泛应用于信号处理分析技术中,但小波分析方法在许多科研领域与工程实际领域已不能满足人们的需要。 为解决信号处理技术在非线性、非平稳信号方面的不足,华人科学家Norden.E. Huang于1998年提出了希尔伯特-黄变换理论。该理论以希尔伯特变换为基础,通过对所研究信号进行经验模态分解,得到从属该信号的若干个固有模态函数,对它们进行希尔伯特变换,求出瞬时频率、希尔伯特谱等相关物理量,可有效提取信号特性。因此,该方法应用前景非常广阔。 依据已公开资料可知,该理论对语音降噪问题涉及少,同时对汽车发动机轴瓦故障诊断研究没有涉及。针对上述问题,本文主要就希尔伯特-黄变换在参数识别方面的应用进行研究。首先介绍了该理论的背景、发展现状,然后对希尔伯特-黄变换的基本理论进行了详细介绍,接着应用小波变换理论与该理论分别对含有高斯白噪声的同一段语音信号进行降噪研究。结果表明,希尔伯特-黄变换方法比小波分析方法的降噪效果更加理想、方法更加有效。之后对汽车发动机轴瓦异响信号进行故障诊断。实验表明,通过对希尔伯特谱的研究能够准确分析出引起轴瓦异响的故障原因,显示出该方法适用领域的广泛性。
【关键词】：语音降噪 故障诊断 希尔伯特-黄变换
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-13
• 1.1 课题的研究背景及意义6-7
• 1.2 研究现状7-11
• 1.2.1 基础理论研究现状7-9
• 1.2.2 实际应用研究现状9-11
• 1.3 课题拟解决的关键问题11-12
• 1.4 论文研究的主要内容12
• 1.5 本章小结12-13
• 第二章 希尔伯特-黄变换基本理论13-24
• 2.1 前言13
• 2.2 信号分析理论13-18
• 2.2.1 傅里叶分析13-14
• 2.2.2 小波分析14-15
• 2.2.3 希尔伯特变换15-18
• 2.3 希尔伯特-黄变换中的重要概念18-20
• 2.3.1 固有模态函数18-19
• 2.3.2 瞬时频率19-20
• 2.4 经验模态分解20-23
• 2.4.1 经验模态分解过程20-22
• 2.4.2 筛分过程停止条件22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 希尔伯特-黄变换在语音信号降噪中的应用24-38
• 3.1 前言24-25
• 3.2 小波去噪理论25-27
• 3.3 希尔伯特-黄变换与语音分析27-31
• 3.3.1 高斯噪声信号的HHT分析27-29
• 3.3.2 纯净语音信号的HHT分析29-30
• 3.3.3 含噪声语音信号的HHT分析30-31
• 3.4 试验研究31-36
• 3.4.1 小波变换分析33-35
• 3.4.2 HHT分析35-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 基于希尔伯特-黄变换的发动机轴瓦异响信号故障诊断38-49
• 4.1 前言38-39
• 4.2 机械设备及零件的故障诊断方法39-41
• 4.2.1 时域分析法40
• 4.2.2 频域分析法40
• 4.2.3 小波分析法40-41
• 4.2.4 HHT分析法41
• 4.3 试验研究41-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 期望与总结49-51
• 5.1 主要工作及结论49
• 5.2 本文的主要特色49
• 5.3 前景展望49-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-55
• 作者简介55
• 攻读硕士学位期间研究成果55-56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：283268