基于HHT的旋转机械故障诊断方法研究

摘要

希尔伯特黄变换(Hilbert-HuangTransformation,HHT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD),然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。详细地介绍了HHT方法的理论和算法。首先,通过仿真信号把该方法与小波变换(WaveletTransformation,WT)方法进行了比较研究,验证了方法的优越性;然后,把该方法用于旋转机械油膜涡动故障诊断中,研究结果表明:该方法相对传统的分析方法在较低转速区能更早发现油膜涡动故障,说明把基于HHT的时频分析方法用于旋转机械故障诊断是有效的。