基于RO-SBM的Hilbert Huang变换端点
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    摘要:

    针对Hilbert-Huang变换方法中由于信号经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)过程中所存在的端点效应问题,分析了现有数据延拓方式的利弊,并在基于斜率(slope based method, 简称SBM)方法以及改进方法(improved slope based method,简称ISBM)的基础上提出了一种全新的基于斜率再优化(re-optimization slope based method, 简称RO-SBM)方法用于信号序列的极值点延拓,然后对延拓后的数据进行EMD分解,得到相应的 本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量。数值仿真结果表明,采用基于RO-SBM方法进行数据延拓,相比镜像延拓以及ISBM方法,可以更有效地抑制EMD中的端点效应问题, 提升HHT方法的信号分析性能。通过基于RO-SBM方法进行数据延拓的HHT方法准确分离出了某转子系统的局部碰摩径向振动信号中所包含的故障特征分量,并将此方法成功应用于旋 转机械故障诊断领域。

    Abstract:

    The advantages and disadvantages of several approaches for restraining the end effect in HHT are discussed and a re-optimization slope based method(RO-SBM) to dealing with the end issue is proposed based on the slope-based method( SBM)and improved slope-based method(ISBM).Numerical simulation with a non-stationary, nonlinear data series has proved that the RO-SBM can be used to solve the end issue more effectively than the mirror method (MM) and the ISBM, and the HHT can also get better performance of signal analyzing by using the RO-SBM for data extension. Finally, the HHT can get accurate fault feature because of the radial rub from the radial vibration signal in a rotor system by using the RO-SBM and therefore it can be applied successfully in the field of mechanical failure diagnosis.

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  • 在线发布日期: 2013-05-12
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