改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

摘要：

希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)是一种优秀的时频分析方法，包含经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform, HT)两部分，通过EMD对信号进行分解，再对得到的内禀模态函数(Intrinsic mode function, IMF)进行HT解调。针对EMD存在的包络误差，模态混淆，端点效应以及HT易产生负频率等缺陷，提出一种改进的HHT方法(Improved HHT, IHHT)，IHHT包括广义经验模态分解(Generalized EMD, GEMD)和改进的直接正交(Improved direct quadrature, IDQ)解调，GEMD通过定义多种均值曲线，从得到的多个IMF中选择最优分量，从而保证了每阶分量的优越性；再采用改进的经验调幅调频分解和 IDQ 方法对信号进行解调，提高了分解和解调的精确性、抑制了端点效应的产生。将提出的方法应用于滚动轴承故障诊断，分析结果表明IHHT是一种有效的信号处理方法。

关键词：广义经验模态分解、希尔伯特黄变换、瞬时频率、滚动轴承、故障诊断

分类号：TH165;TN911

资助基金：重庆市科委自然科学基金计划CSTC2012JJA40024;国家高技术研究发展计划863计划，2012AA040107资助项目。

在线出版日期：2015-02-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：138-145