基于RO-SBM的Hilbert-Huang变换端点效应抑制方法

针对Hilbert-Huang变换方法中由于信号经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)过程中所存在的端点效应问题,分析了现有数据延拓方式的利弊,并在基于斜率(slope based method,简称SBM)方法以及改进方法(improved slope based method,简称ISBM)的基础上提出了一种全新的基于斜率再优化(reoptimization slope based method,简称RO-SBM)方法用于信号序列的极值点延拓,然后对延拓后的数据进行EMD分解,得到相应的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量。数值仿真结果表明,采用基于RO-SBM方法进行数据延拓,相比镜像延拓以及ISBM方法,可以更有效地抑制EMD中的端点效应问题,提升HHT方法的信号分析性能。通过基于RO-SBM方法进行数据延拓的HHT方法准确分离出了某转子系统的局部碰摩径向振动信号中所包含的故障特征分量,并将此方法成功应用于旋转机械故障诊断领域。

RO-SBM的希尔伯特-黄变换谐波检测方法

针对希尔波特-黄谐波检测方法的端点效应问题,提出斜率再优化(RO-SBM)与希尔伯特-黄变换(HHT)相结合的方法(RO-SBM-HHT),该方法先采用RO-SBM法对原信号延拓,按照包络原则对延拓之后的信号进行经验模态分解(EMD),得到本征模态函数IMF分量,然后对各个IMF分量进行希尔伯特变换(HT),并采用最小二乘拟合可获得各次谐波的幅值和频率。仿真与试验数据表明,RO-SBM-HHT可有效地解决谐波检测端点效应,提高检测精度、减少冗余分量。