設(shè)備振動信號的HHT分析與應(yīng)用研究.pdf

1、機械設(shè)備故障診斷技術(shù)對于保證設(shè)備的安全、可靠、高效運行具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。由于振動參數(shù)通過測試容易獲取，因此，基于振動信號處理和故障特征提取既是機械設(shè)備狀態(tài)判斷和故障診斷技術(shù)中最常用和實用的方法，也是最為有效的方法。
　　 機械設(shè)備通常的狀態(tài)識別和故障診斷是分別針對振動信號的時域或頻域處理。但將時域和頻域結(jié)合的振動信號分析和處理是現(xiàn)代信號分析最新方法，在處理信號尤其是針對非平穩(wěn)、非線性信號有其獨到之處。
　　

2、本文首先介紹了常用的機械故障診斷的時頻分析方法，研究了一種新的時頻分析方法-Hilbert-Huang變換(HHT)，針對其自身算法產(chǎn)生的端點效應(yīng)和虛假分量等不足，提出了改進的方法-端點延拓和改變采樣率的方法，以及HHT和相關(guān)分析結(jié)合的方法，來去掉虛假分量，達到降噪的目的。通過仿真信號和應(yīng)用實例分析，提高了信號的信噪比，驗證了該方法的有效性。
　　 在驗證實例中，論文先以一臺現(xiàn)場軋機故障減速機齒輪箱為對象，并對采集的故障信號進行

3、EMD分解得到固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量，然后對所有的固有模態(tài)函數(shù)進行Hilbert變換處理，得到的三維圖和邊際譜圖中較為清晰地表達了故障信息，說明了該方法在工程應(yīng)用上的適用性。論文然后應(yīng)用基于希爾伯特黃變換和相關(guān)分析相結(jié)合的方法，對實測汽車發(fā)動機振動信號進行降噪處理。通過對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得出若干固有模態(tài)函數(shù)(IMF)進行相關(guān)性預(yù)處理達到對信號降噪目的，然后對分離出的含噪模態(tài)分量進行Hilbert變換，得出的譜圖可以有效地提取噪聲信號的頻