【摘要】： 振動信號分析為機械設備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷提供了有效的途徑,瞬態(tài)信號或時變信號往往反映出重要的故障信息。以Fourier變換為基礎的傳統(tǒng)信號處理方法已不能滿足某些需要,為此相繼提出了小波變換、分形等信號處理方式。Huang等于1998年提出Hilbert-Huang變換,可以用來處理平穩(wěn)、非平穩(wěn)信號。本文推導和分析了Hilbert變換的兩個重要步驟以及其中存在的問題和處理方法,并重點探討了其在非平穩(wěn)信號處理和旋轉機械故障診斷中的應用。 本文提出用盒維數(shù)來控制EMD過程的分解次數(shù),分析了HHT中端點效應產生的原因并用AR模型對端點效應問題進行處理;在IMF判據(jù)方面,文中推導并采用具有較好物理意義的能量差跟蹤法,并討論其它方法的一些缺陷。另一方面重點分析了隨機噪聲和分析信號每周期采樣點數(shù)對HHT分析的影響;比較了HHT與傅里葉變換在診斷方式與結果上的異同,仿真旋轉機械中常見的各種故障信號,并應用于具有非平穩(wěn)特征的轉子升速過程和轉子局部碰摩故障的數(shù)據(jù)分析,得到一些有意義的結論。另外,文中介紹了旋轉機械的故障特征,并討論了轉子碰摩故障的診斷機理及診斷方法。
【圖文】：

圖 1.1 故障診斷邏輯示意圖障診斷的國內外研究現(xiàn)狀診斷技術是 20 世紀 60 年代初[61,62,22,23]，由于軍工、航天新技術，最早開展這方面研究的是美國。美國在 1961 年

(b)各固有模態(tài)函數(shù)的時頻曲線 (c)Hilbert 邊際譜圖 2.1 Hilbert-Huang 變換的基本步驟EMD 與求取 Hilbert 譜過程中的端點效應問題是 HHT 中的重要內容；圖 2.1(c)為 Hilbert 邊際譜，反映了信號頻率成分的統(tǒng)計分布。2.1.2 EMD 方法
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TH17

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