hilbert-huang变换及其在故障检测中应用

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1、中文摘要传统分析和处理非平稳信号的方法本质上都是以Fourier变换为基础的，因此不能从根本上摆脱Fourier分析的局限性。Hilbert．Huang变换是由美国工程院院士、美籍华人N．E．Huang于1998年提出的，它是通过对信号的经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition：EMD)，使非平稳信号平稳化，从而使信号Hilbert变换后得到的瞬时频率具有物理意义。该方法一经提出，便成为众多学科共同关注的热点，迅速在各个领域得到了广泛的应用。本文系统研究THilbert．Huang变换的基础理论，介绍了瞬时频率、

2、解析信号和本征模函数的基本概念，详细阐述了经验模态分解的具体实现步骤，并分析了Hilbert谱分析和边际谱的物理意义，对经验模态分解的完备性和正交性做了简单介绍。与此同时，也指出了一些在Hilbert．Huang变换中所存在的问题，并针对端点效应问题进行了理论分析和算法改进。在EMD方法应用中，通过三次条插值算法给出的上、下包络在数据信号的两端不可避免地会出现发散现象，即端点效应问题，会严重影响EMD分解的质量，使分解出的IMF没有实际的物理意义。针对这一问题，本文利用镜像闭合端点延拓来抑制端点效应，闭合端点延拓法即用镜像法把镜内信号映射

3、成一个周期性的环行信号，不存在端点，从根本上避免了EMD和Hilbert变换的端点效应。本文利用Matlab软件仿真实例信号及其EMD分解过程，通过对比其包络曲线、EMD分解的IMF分量以及边际谱来证明端点延拓的有效性。’本文以国家自然科学基金重点项目——旋转平台为基础，利用Hilbert．Huang变换对大型机械设备运行状态进行故障检测。本文介绍了旋转平台的硬件结构及自主研发的软件系统，重点分析了软件系统的架构和模块设计，结合实际工程项目，将Hilbert．Huang变换整合到旋转平台软件系统中，成为一个新的模块一一故障检测模块。利用旋

4、转平台软件系统中的故障检测模块对故障信号进行分析，准确地检测出机械故障，从而验证了Hilbert．Huang变换在故障检测中的有效性和正确性。关键词：Hilbert．Huang变换，经验模态分解，端点效应，故障检测AbstractTheconventionalwaystoanalyzeandprocessnon-stablesignalsareallba．sedonFourierTransform，SOtheycannotgetridofthelocalizationofit．Hilbert-HuangTransformispropose

5、dbyN．E．Huangin1998whoisaChineseAmericanandacademicianofUSnationalacademyofengineering．ThroughtheEmpiricalModeDecomposition,Hilbert··HuangTransformmakesthenon·-stationarysignalstobestationary，SOthattheinstantaneousfrequencythatisgottenfromthesignalafterHilberttransformatio

6、nhasthephysicalmeaning．Assoonasputforward，thismethodbecomenumerousquicklygotanextensiveapplicationateachrealm．ThispaperresearchesthebasictheoryofHilbert—HuangTransform，andintroducesthedefinitionsofinstantaneousfrequency，analyticsignalandintrinsicmodefimction．Itelaboratest

7、heconcretestepsofempiricalmodedecompositionimplementationindetail，andanalysisthephysicalmeaningsofHilbertspectralanalysisandmarginalspectrum．ItintroducesintegrityandorthogortalityEmpiricalModeDecompositionbriefly．Atthesametime，italsopointedoutsomeproblemoftheHilbert-Huang

8、transformanddosomeworkthetheoreticalanalysisandalgorithmimprovementforendpointeffects．UsingEMDme