基于高阶累积量和HHT的机械故障诊断.pdf

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1、2012年12月机床与液压Dee．2012第40卷第23期MACHINETO0L&HYDRAUUCSVo1．40No．23DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2012．23．047基于高阶累积量和HHT的机械故障诊断吴文兵L，黄宜坚(1．福州外语外贸学院，福建福州350018；2．厦门大学信息科技学院，福建厦门361000；3．华侨大学机电工程学院，福建泉州362021)摘要：希尔伯特一黄变换能精确描述信号频率和幅值随时间的变化，高阶累积量可以自动地抑制高斯背景噪声。为正确分析机械故障领域所采集的信号，将高阶谱和HHT_的优点有机结合，通过EMD分

2、解得出三阶累积量的各个本征模态函数分量，通过Hilbea变换得出相应的时频特性曲线和幅频特性曲线，并根据幅频特性曲线进行故障诊断，然后将诊断结果和原始信号进行比较。比较结果表明，基于高阶累积量和HHT的机械故障诊断方法是可行的和必要的。关键词：希尔伯特一黄变换；高阶累积量；故障诊断中图分类号：TG156文献标识码：A文章编号：1001—3881(2012)23—175—3MechincalFaultDiagnosisBasedonHigh0rderCumulantsandHHTWUWenbingI，．HUANGYijian(1．FuzhouCollegeofForeig

3、nStudiesandTrade，FuzhouFujian350018，China；2．XiamenUniversity，XiamenFujian361000，China：3．HuaqiaoUniversity，QuanzhouFujian362021，China)Abstract：TheHilbert-Huangtransformcanbeusedtodescribethesignalfrequencyandamplitudechangesintimedomainpre-—cisely．ThehighordercumulantcanbeusedtoreducetheG

4、aussianbackgroundnoiseautomatically．Inordertoanalyzethesignalsofmechanicalfaults，theadvantagesofhighorderspectrumandHHTwerecombinedeffectively，intrinsicmodefunctionalcomponentsofthird—ordercumulantwereobtainedbyEMDdecomposition，andtime—frequencyandamplitude—frequencycu~esweredrawnbyHilbe

5、rttransition．Thefaultanalysiswascarriedoutbasedontheobtainedamplitude-frequencycurves．Bycomparingtheexperimentalresultswithprimitivesignals，itprovesthattheexperimentalmethodisfeasibleandnecessary．Keywords：Hilbert—Huangtransform；Hi．gh·ordercumulant；Faultdiagnosis由于高斯过程的高阶累积量(当阶次大于2稳态、非线性的

6、时变频率信号。时)等于零，而对于非高斯过程至少存在着某个为了解决这个矛盾，提出了像短时傅里叶变换、大于2的阶次k，其k阶累积量不等于零。因此，Winger—Ville分布和小波分布等卓有成效的信号分析利用高阶累积量可以自动地抑制高斯背景噪声(有方法，但所有的时频分析方法都以傅里叶变换为最终色或白色)的影响，建立高斯噪声下的非高斯信号理论依据，基函数是比较固定的，缺乏自适应性，在模型，提取高斯噪声中的非高斯信号(包括谐波信表示信号时都容易出现多余信号，而且受Heisenberg号)。不确定原理的限制，这些时频分析方法不能精确描述信号分析理论的傅里叶变换是一种整体积分变频率

7、随时间的变化。1998年，美国华裔科学家黄锷换，存在一对基本矛盾：时域和频域的局部化的矛等人提出了一种真正基于瞬时频率的信号处理方盾。傅里叶变换是典型的线性变换并且是一种稳态变法——经验模态分析方法(EMD)，并在此基础上提换，因此，傅里叶分析适合分析频率不随时间变化的出了希尔伯特一黄变换，从直观上解决了上述问题。线性、平稳信号，以及对信号做全局分析；不适合频作者结合高阶累积量和HHT方法的优点，将求取双率随时间变化的非线性、非平稳信号，以及对信号作谱时对三阶累积量的二次傅里叶变换更改为进行一次局部分析。在机械故障领域所采集的信号几乎都是