利用ARIMA改进HHT端点效应的方法

针对希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,简称HHT)变换中经验模式分解(empirical modedecomposition,简称EMD)的端点效应问题,提出一种基于自回归综合滑动平均模型(ARIMA)进行端点延拓的改进方法。利用ARIMA在非平稳数据建模方面的优势,EMD前在待分析信号两端各预测一段数据,HHT后再截去延长的部分,保留原信号长度的处理结果。通过仿真信号和实测的转子不对中故障信号验证了该方法的有效性,证实改进后的算法能有效地抑制EMD端点效应的影响,信号故障特征更清晰,并且ARIMA模型的参数确定方便,算法易于使用。