改进的HHT算法在振动筛轴承故障诊断中的应用

基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换(HHT)存在端点效应,从而影响分解效果。为了改善端点效应,提出了基于镜像延拓法的端点抑制方法。将改进的Hilbert-Huang变换首次应用到振动筛等振动机械的轴承故障特征提取中,通过实验表明该方法可以有效提取振动机械中故障信号的频谱特征,便于工程现场的应用。

基于改进HHT的海浪特征频率提取

海浪能源在地球上广泛分布,以共振发电获取该能源需要知道海浪的特征频率。本文主要利用MEMS传感器,微控制器STM32等设备对海浪特征参数进行提取,并结合改进的希尔伯特-黄变换(HHT)对收集到的数据进行时频分析,从而更加准确地找到海浪的主频率。针对传统HHT在EEMD分解过程中的端点效应及包络拟合不完全问题,本文利用镜像延拓法抑制端点效应,用三次埃尔米特(Hermite)插值替代三次样条插值消除包络线的过冲与欠冲,改进的HHT使时频分析的结果更为准确。实验分析的结果表明改进的HHT有效提高了特征频率的提取精度,为波浪发电最大效率获能奠定了基础。