基于相似极值延拓的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(EMD)是HHT变换处理非线性、非平稳信号的关键步骤。原始故障信号经过EMD分解为固有模态函数后进行希尔伯特变换,求出信号的瞬时频率来反映故障特征。但分解过程中产生的端点效应问题使得求出的瞬时频率失去准确性。文章在研究相似极值延拓算法的基础上提出了一种改进算法,增加了端点处是否作为极值点的判断,避免了端点数值超出包络线所造成的分析结果失真问题。仿真分析和实例故障诊断结果表明,文中算法计算效率高,能有效抑制经验模态分解过程中的端点飞翼现象。

Hilbert-Huang变换中的一种端点延拓方法

经验模式分解是Hilbert-Huang变换中的关键一步,但其在构造极值点上下包络线的过程中存在着严重的端点效应问题。在现有解决该问题方法的基础上提出了一种相似极值延拓方法。该方法将数据两端相邻极值点的横坐标差值作为极值形状特征,再利用该形状特征和已知极值点的均值对信号进行延拓。克服了现有延拓方法仅参照数据端点处极值点进行延拓的缺陷,综合考虑了数据序列两端极值点变化与其它极值点信息对信号进行延拓。仿真和实例证明,相似极值延拓方法能够有效的抑制端点效应,而且算法简单且易于实现。

基于延拓和窗函数的HHT端点效应改进方法

为了克服Hilbert—Huang变换中的端点效应问题，提出了一种基于延拓和窗函数综合应用的端点效应改进方法。通过先对信号进行相似极值延拓再进行加余弦窗函数的处理，解决了延拓部分不精确和加窗函数后使原信号发生改变的问题，在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题，得到更准确IMF的同时也可以通过Hilbert变换得到更准确的边界谱和Hilbert谱。通过用于仿真信号和裂纹转子故障信号的分析证明该方法有良好效果。