一种改进的Hilbert-Huang变换方法及其应用
本文选题：希尔伯特 + 黄变换 ； 参考：《工程科学与技术》2017年04期
【摘要】：针对希尔伯特 黄变换方法中存在的端点效应和虚假模态分量等问题,分析其产生原因,提出一种基于边界极值均值延拓的端点效应抑制与虚假模态分量剔除相结合的改进方法。该方法首先根据信号两侧端点和其临近极值点的特性,对包络线在信号两端点处的位置进行约束,从而改善包络线拟合结果,在一定程度上抑制端点效应问题的产生。然后,依据各模态分量间的正交性原理,通过虚假模态分量剔除算法,选取能够反映信号特征的敏感模态分量,以保证分析的准确性。通过数值仿真,验证了所提方法的有效性。最后,应用于发动机异响故障诊断中,诊断结果表明该方法有效抑制了传统希尔伯特 黄变化方法的端点效应和虚假模态问题,可有效提取发动机异响信号的故障特征。
[Abstract]:Aiming at the problems of the endpoint effect and the false modal component in Hilbert's Huang transform method, the causes of the problem are analyzed. An improved method based on boundary extremum mean continuation is proposed to suppress the endpoint effect and eliminate the false modal components. Firstly, according to the characteristics of the two end points of the signal and its near extremum, the position of the envelope line at the two ends of the signal is constrained, so as to improve the fitting result of the envelope line and to restrain the problem of the endpoint effect to a certain extent. Then, according to the orthogonality principle of each modal component, through the false modal component elimination algorithm, select the sensitive modal component which can reflect the signal characteristics, so as to ensure the accuracy of the analysis. The effectiveness of the proposed method is verified by numerical simulation. Finally, it is applied to engine abnormal noise fault diagnosis. The results show that this method can effectively suppress the endpoint effect and false modal problem of the traditional Hilbert's yellow variation method, and can effectively extract the fault characteristics of engine abnormal noise signals.
【作者单位】： 长春理工大学机电工程学院;长春工业大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51505038)
【分类号】：TN911.7
【参考文献】
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，本文编号：2033841
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