优化HHT端点效应的新方法

来源：计量学报杂志2016年第5期北京时间：

作者：赵军,李林峰,郭天太,王道档,孔明

单位：中国计量学院计量测试工程学院, 浙江 杭州 310018

摘要：在旋转机械的故障诊断中,希尔伯特-黄变换（HHT）方法常用于提取故障特征信号以及分解结果的时频分析,然而,在HHT中会出现端点效应问题,且导致模态混叠和虚假本征模态函数（IMF）等一系列问题。针对这一问题,提出了利用广义回归神经网络（GRNN）和边界局部特征尺度延拓（BLCC）相结合的方法先对信号延拓,再进行经验模式分解（EMD）。通过仿真与故障实验,在时域、频域和希尔伯特-黄谱的相关参数的情况下,对比镜像延拓优化的HHT分解结果,验证了所提方法的有效性。实验结果表明:所述方法能够有效地抑制HHT中的端点效应,且减轻了模态混叠和虚假IMF分量,同时能准确地表现信号的真实结构成分。

关键词：计量学; 故障诊断; 旋转机械; 希尔伯特-黄变换; 端点效应; 模态混叠; 边界局部特征尺度延拓法; 广义回归神经网络

基金资助：国家自然科学基金(51375467);质检公益性行业科研专项（201410009）;浙江省公益性技术应用研究计划项目（2013C31098）