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基于VMD与hilbert谱的旋转机械碰摩故障诊断方法

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振动．测试与诊断 2018年第2期38卷 381-386页

作者：赵岩朱均超张宝峰邵磊李季代煜天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384 南开大学机器人与信息自动化研究所天津300071

为了有效地诊断旋转机械中的碰摩故障,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与hilbert谱分析的故障诊断方法。首先,利用VMD将碰摩故障信号自适应地分解为若干个不同频率段的本征模态函数(intrinsic mode fun... 详细信息

为了有效地诊断旋转机械中的碰摩故障,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与hilbert谱分析的故障诊断方法。首先,利用VMD将碰摩故障信号自适应地分解为若干个不同频率段的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),并与集合经验模态分解(ensemble empirical mode dcomposition,简称EEMD)的处理结果进行对比分析;然后,在VMD分解的基础上,利用hilbert谱对故障信号的时频特性进行分析。实验结果表明:与传统的频谱分析相比,该方法不但可以准确反映故障信号的频率成分,而且可以反映频率随时间的变化情况;与EEMD相比,该方法可以有效抑制模态混叠,更加准确地反映故障信息,从而验证了该方法的可行性与有效性。

关键词：故障诊断旋转机械 hilbert谱变分模态分解

基于MODWPT的hilbert谱及其在齿轮故障诊断中的应用

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振动与冲击 2007年第11期26卷 41-44页

作者：程军圣杨宇于德介湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬... 详细信息

在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值具有经典物理意义的单分量之和,然后求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合便可以得到原始复杂信号完整的时频分布。对具有裂纹和断齿的齿轮故障振动信号的分析结果表明,基于MODWPT的hilbert谱可以有效地提取齿轮振动信号的故障特征。

关键词：最大重叠离散小波包变换 hilbert谱齿轮故障诊断

基于hilbert谱区域能量比的核爆与雷电电磁脉冲识别

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振动与冲击 2013年第3期32卷 163-166页

作者：祁树锋李夕海韩绍卿牛超冯军刘代志第二炮兵工程学院西安710025

根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则... 详细信息

根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则对二者进行识别研究。实验结果表明,在hilbert谱中适当选择两个区域,以该区域能量比为特征对核爆和雷电电磁脉冲信号进行识别,平均识别率达到90%以上。

关键词：核爆电磁脉冲雷电电磁脉冲识别 hilbert谱区域能量比

用最大重叠离散小波包变换的hilbert谱时频分析

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振动．测试与诊断 2009年第1期29卷 10-13页

作者：杨宇何怡刚程军圣于德介湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

在介绍基于最大重叠离散小波包变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,简称MODWPT)的hilbert谱方法的基础上,将基于MODWPT的hilbert谱应用于非平稳信号的分析。采用MODWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率... 详细信息

在介绍基于最大重叠离散小波包变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,简称MODWPT)的hilbert谱方法的基础上,将基于MODWPT的hilbert谱应用于非平稳信号的分析。采用MODWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有经典物理意义的分量之和,求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合得到原始复杂信号完整的时频分布。对基于MODWPT和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的hilbert谱,在不同类型非平稳信号下的时频分析效果进行了比较和分析,结果表明了基于MODWPT的hilbert谱分析方法的有效性。

关键词：非平稳信号最大重叠离散小波包变换 hilbert谱时频分析

基于hilbert谱白化的高分辨率地震资料处理

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煤炭学报 2012年第1期37卷 50-54页

作者：王季中煤科工集团西安研究院陕西西安710075

为了克服常规谱白化方法无法同时增强时域和频域局部细节的不足,提出了一种对地震信号的hilbert谱进行谱白化的高分辨率增强方法。首先利用hilbert-Huang变换对地震信号进行时频分解,再通过白化滤波器对其hilbert谱进行谱白化。使用合... 详细信息

为了克服常规谱白化方法无法同时增强时域和频域局部细节的不足,提出了一种对地震信号的hilbert谱进行谱白化的高分辨率增强方法。首先利用hilbert-Huang变换对地震信号进行时频分解,再通过白化滤波器对其hilbert谱进行谱白化。使用合成和实际地震数据与常规谱白化方法进行对比,结果表明,此方法能够有效增强地震信号时域和频域的分辨率,使地震剖面更为连续和清晰,并具有较高的信噪比。

关键词： hilbert谱谱白化分辨率 HHT变换

多尺度hilbert谱熵在故障诊断中的应用

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农业机械学报 2007年第3期38卷 176-178,167页

作者：苗刚马孝江任全民大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室

基于局域波分析的时频多分辨特性,提出了多尺度hilbert谱熵的概念,并给出了多尺度hilbert谱熵的计算方法。将其应用到往复式压缩机的故障诊断中,比较了时频熵与多尺度hilbert熵在实际应用中的效果,证实了多尺度hilbert谱熵能更准确地反... 详细信息

基于局域波分析的时频多分辨特性,提出了多尺度hilbert谱熵的概念,并给出了多尺度hilbert谱熵的计算方法。将其应用到往复式压缩机的故障诊断中,比较了时频熵与多尺度hilbert熵在实际应用中的效果,证实了多尺度hilbert谱熵能更准确地反映机组的状态。

关键词：故障诊断 hilbert谱信息熵多尺度hilbert谱熵

双线性单自由度体系强迫动力反应的hilbert谱与本征振动模态:输入简谐波频率的影响

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地震工程与工程振动 2005年第4期25卷 1-10页

作者：张郁山梁建文胡聿贤天津大学土木工程系天津300072 中国地震局地球物理研究所北京100081

系统地研究了双线性单自由度体系在简谐波输入下表现出非线性力学行为时,输入简谐波频率对体系动力响应的H ilbert谱、H ilbert边缘谱及Fourier幅值谱的影响。研究结果表明,如果体系输入简谐波频率为f,那么体系动力响应H ilbert边缘谱... 详细信息

系统地研究了双线性单自由度体系在简谐波输入下表现出非线性力学行为时,输入简谐波频率对体系动力响应的H ilbert谱、H ilbert边缘谱及Fourier幅值谱的影响。研究结果表明,如果体系输入简谐波频率为f,那么体系动力响应H ilbert边缘谱的能量分布在f附近一个较宽的频带上,该频带的产生是体系动力响应H ilbert谱中所蕴含的波内调制的必然结果,它源自于体系某个本征振动模态瞬时频率的波动,而这种瞬时频率的波动描述了体系屈服与卸载的非线性力学行为;体系动力响应的Fourier幅值谱自3f起,每隔2f就会出现一个幅值明显高出周围其它分量的Fourier“伪”谐波分量,这也是体系非线性力学行为所造成的结果。

关键词：希尔伯特-黄变换(HHT) 双线性SDOF体系 hilbert谱 hilbert边缘谱 Fourier谱本征模态函数(IMF) 波内调节机制波间组合机制

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基于hilbert谱奇异值的轴承故障诊断

中国机械工程 2013年第3期24卷 346-350页

作者：赵志宏杨绍普李韶华石家庄铁道大学石家庄050043 河北省交通安全与控制重点实验室石家庄050043

针对机械故障振动信号时频特征提取问题,提出一种基于hilbert谱奇异值的特征提取方法,并将其应用于轴承故障诊断。该方法首先利用经验模式分解方法将振动信号分解为若干个内蕴模式函数之和,接着对每个内蕴模式函数进行hilbert变换得到... 详细信息

针对机械故障振动信号时频特征提取问题,提出一种基于hilbert谱奇异值的特征提取方法,并将其应用于轴承故障诊断。该方法首先利用经验模式分解方法将振动信号分解为若干个内蕴模式函数之和,接着对每个内蕴模式函数进行hilbert变换得到振动信号的hilbert谱,然后对hilbert谱进行奇异值分解,得到反映机械状态特征的奇异值序列,最后利用奇异值作为特征向量,使用支持向量机进行轴承故障诊断。轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障实测信号实验结果表明,该方法能有效地提取轴承故障振动信号特征。

关键词：故障诊断特征提取 hilbert谱奇异值分解

基于hilbert谱信息熵的煤矸放落振动特征分析

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中国安全科学学报 2011年第4期21卷 32-37页

作者：刘伟华臻王汝琳山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对煤矿安全生产中的综放工作面煤矸界面探测问题,提出利用煤矸下落冲击钢板的振动特征来探测煤矸界面的方法。煤矸振动信号表现出非平稳特征,采用经验模态分解方法将复杂矿井环境下的煤矸振动信号分解成固有模态分量。选择包含煤矸振... 详细信息

针对煤矿安全生产中的综放工作面煤矸界面探测问题,提出利用煤矸下落冲击钢板的振动特征来探测煤矸界面的方法。煤矸振动信号表现出非平稳特征,采用经验模态分解方法将复杂矿井环境下的煤矸振动信号分解成固有模态分量。选择包含煤矸振动特征的前7个本征模函数(IMF)分量,通过hilbert变换得到hilbert谱。分析不同放煤状态下钢板振动信号的hilbert谱发现,顶煤下落时的hilbert谱分布较均匀,而煤矸混放时的hilbert谱呈现不均匀分布。根据信息熵理论,提出了基于hilbert谱信息熵的煤矸振动特征提取方法。试验结果表明,顶煤下落时的hilbert谱信息熵要大于煤矸混放时的hilbert谱信息熵,因此,煤矸振动的hilbert谱信息熵特征能够准确地反映放煤状态。

关键词：煤矸界面探测振动信号 hilbert-Huang变换经验模态分解(EMD) hilbert谱信息熵