学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

机械振动信号的HHT分析与应用

作　者: 丁锐
导　师: 刘增力
学　校: 昆明理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 非平稳信号 EMD分解去噪线谱提取时频分析
分类号: TH113.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 204次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

希尔伯特-黄变换(HHT)作为分析时变非平稳信号的一种全新技术,已经成为现代信号处理领域的一大研究热点。它由经验模态分解(EMD)和Hilbert变换两部分组成,其中EMD是核心部分。EMD将复杂的信号分解成为有限个本征模态函数(IMF),再通过Hilbert变换从而得到瞬时频率以及相关概念。随着科技的进步和社会的发展,HHT技术越来越多地应用于水下运动目标辐射噪声、爆破振动、地震、医学信号以及机械设备故障诊断等多方面,具有十分重要的研究价值。本文的主要研究内容包括以下几个方面：首先,阐述了HHT的基本理论和相关概念,分析了EMD的分解算法,HHT时频谱、HHT能量谱与边际谱的物理意义,并且在此基础上给出了影响到EMD分解精度的两个主要因素-噪声引起的模态混叠现象和端点效应。其次,相对于传统的傅立叶去噪、小波去噪和伴随着HHT出现而出现的EMD去噪方法,本文设计出了一种将EMD结合小波的新的去噪方法,来应用于轴承信号的背景噪声去噪中。文中选取了白噪声和瑞利分布噪声作为处理对象,通过信噪比和相关系数这两个指标表明了该方法具有良好的去除背景噪声的效果。再次,介绍了各种经典功率谱估计方法,并针对于传统的功率谱估计分析和提取信号线谱的方法,本文设计出了将EMD与经典功率谱估计相结合的方法来分析和提取线谱,并进行了仿真信号和轴承实际数据处理,从而表明该方法具有更好的频率分辨率,同时通过设置特征量来进行轴承信号的故障检测。最后,通过理论分析和仿真实验,同时从时间和频率两个角度,将HHT时频谱与FFT谱、STFT时频谱、Wigner-Ville分布及morlet小波谱作比较,并结合HHT三维谱和边际谱分析,表明HHT分析方法具有较高的时频聚集性,抑制了交叉干扰项,具有良好的时频分辨率,并且通过应用于突变信号再次得到证明,从而提出该方法同样适用于故障信号的检测。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-10
第一章绪论  10-14
  1.1 选题背景及意义  10
  1.2 非平稳信号处理技术的研究现状  10-12
  1.3 本文的主要研究工作及论文内容  12-13
  1.4 论文研究的流程框图  13-14
第二章 HHT的理论  14-25
  2.1 引言  14
  2.2 经验模态分解(EMD)原理与算法  14-17
    2.2.1 EMD分解的原理  14-16
    2.2.2 EMD分解的算法  16-17
  2.3 HHT的完备性和正交性  17-18
    2.3.1 完备性  17
    2.3.2 正交性  17-18
  2.4 Hilbert变换和Hilbert谱  18-22
    2.4.1 Hilbert变换  18-19
    2.4.2 Hilbert谱  19-21
    2.4.3 HHT的优势  21-22
  2.5 EMD分解中存在的问题  22-23
    2.5.1 端点效应  22
    2.5.2 模态混叠现象  22-23
  2.6 HHT有效性验证  23-24
  2.7 小结  24-25
第三章基于EMD的信号背景噪声去噪分析  25-43
  3.1 引言  25
  3.2 信号背景噪声  25
  3.3 信号去噪方法  25-27
    3.3.1 傅立叶变换  25-26
    3.3.2 小波变换  26
    3.3.3 EMD法  26-27
    3.3.4 基于EMD的小波阈值消噪法  27
    3.3.5 EMD结合小波消噪法  27
  3.4 仿真实验  27-37
  3.5 实验结果分析  37-41
    3.5.1 信噪比  37
    3.5.2 互相关函数和相关系数  37-39
    3.5.3 实验数据分析  39-41
  3.6 小结  41-43
第四章基于EMD的功率谱分析在机械故障检测中的应用  43-76
  4.1 引言  43
  4.2 线谱的定义  43
  4.3 经典功率谱估计分析法  43-46
    4.3.1 直接法  43-44
    4.3.2 间接法  44
    4.3.3 平均周期图法和平滑平均周期图法  44-46
  4.4 EMD与经典功率谱估计相结合  46
  4.5 仿真分析(一)  46-52
  4.6 EMD结合经典功率谱估计在滚动轴承故障检测中的应用  52-72
    4.6.1 实验分析一  52-61
    4.6.2 实验分析二  61-65
    4.6.3 实验分析三  65-72
  4.7 滚动轴承信号的特征提取  72-74
    4.7.1 信号的特征提取  72-74
    4.7.2 特征量的检验  74
  4.8 小结  74-76
第五章基于HHT的时频分析在机械故障检测中的应用  76-91
  5.1 引言  76
  5.2 信号时频分析方法  76-81
    5.2.1 傅立叶变换(FT)  76-78
    5.2.2 短时傅立叶变换(STFT)  78-79
    5.2.3 维格纳-威尔分布(WVD)  79-80
    5.2.4 小波变换(WT)  80-81
  5.3 HHT时频谱的基本性质  81-83
    5.3.1 广义线性性质  81
    5.3.2 能量性质  81-83
  5.4 HHT时频谱的能量分布性能研究  83-87
    5.4.1 HHT能量谱的时频聚集性  83
    5.4.2 HHT能量谱的抑制交叉项  83-85
    5.4.3 HHT时频谱的时频分辨率  85-87
  5.5 基于HHT时频分析方法的应用研究  87-89
    5.5.1 信号的奇异性检测  87
    5.5.2 仿真分析  87-89
  5.6 小结  89-91
第六章结论与展望  91-93
  6.1 结论  91-92
  6.2 今后工作展望  92-93
致谢  93-94
参考文献  94-98
附录A 攻读学位期间发表论文  98-99
附录B 攻读学位期间参加项目  99

机械振动信号的HHT分析与应用

内容摘要

全文目录

相似论文