機(jī)械故障診斷的Hilbert-Huang變換方法

內(nèi)容概要

　　本書是在完成國(guó)家自然科學(xué)基金“基于EMD和Hilbert譜的機(jī)械故障診斷方法研究”（編號(hào)：50275050）的基礎(chǔ)上完成的，其研究方法是目前國(guó)內(nèi)故障診斷研究的新方向?！”緯榻B了新的信號(hào)處理方法——Hibert-Huang變換方法，著重研究了Hilbert-Huang變換中的IMF判據(jù)和端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題，并提出了一系列基于Hibert-Huang變換的機(jī)械故障診斷方法。所提出的理論方法不僅通過(guò)實(shí)驗(yàn)被得到了驗(yàn)證，而且已應(yīng)用到實(shí)際工程中，并得到了良好的診斷效果。

書籍目錄

前言第1章　時(shí)頻分析及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用1．1引言1．2時(shí)頻分析中的基本概念1．2．1時(shí)間描述和頻率描述1．2．2解析信號(hào)1．2．3瞬時(shí)頻率1．2．4平穩(wěn)信號(hào)與非平穩(wěn)信號(hào)1．2．5窗函數(shù)1．2．6Heisenberg測(cè)不準(zhǔn)原理1．3窗口傅里葉變換1．3．1窗口傅里葉變換的定義1．3．2窗口傅里葉變換的時(shí)間和頻率分辨率1．3．3窗口傅里葉變換在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用及其局限性1．4wigner-Ville分布在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用及其局限性1．5小波分析在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用及其局限性1．5．1連續(xù)小波變換1．5．2小波分解與小波包分解1．5．3小波分析在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用1．5．4小波分析的局限性第2章　Hilbert-Huallg變換2．1引言2．2EMD方法2．2．1特征尺度參數(shù)2．2．2內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)2．2．3EMD方法——“篩分”過(guò)程2．2．4EMD方法的特點(diǎn)2．3Hilbert譜與Hilbert邊際譜2．4Hilbert—Huang變換與小波分析方法的比較2．4．1EMD方法與小波分解方法的比較2．4．2Hilbert譜與小波譜的比較2．5基于EMD的信號(hào)瞬時(shí)特征的小波分析方法2．5．1基于EMD的信號(hào)瞬時(shí)特征的小波分析方法原理2．5．2仿真信號(hào)分析結(jié)果第3章　Hilbert—Huang變換的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)判據(jù)及端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題處理方法3．1引言3．2內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)判據(jù)的研究3．2．1概述3．2．2能量差跟蹤法3．2．3仿真與實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析3．3Hilbert-Huang變換中端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題的處理3．3．1概述3．3．2基于支持向量回歸機(jī)的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題的處理方法3．3．3基于時(shí)變參數(shù)自回歸滑動(dòng)平均模型的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題的處理方法第4章　基于bert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法4．1引言4．2基于Hilbert—Huallg變換的時(shí)頻熵4．2．1基于Hilbert—Huang變換的時(shí)頻熵定義4．2．2在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用4．3基于EMD的頻率族分離法4．3．1基于EMD的頻率族分離法原理4．3．2在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用4．4局部Hilbert邊際譜在滾動(dòng)軸承故障特征提取中的應(yīng)用4．4．1基于局部Hilbert邊際譜的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法4．4．2實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析4．5基于EMD的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障特征提取方法4．5．1基于EMD的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障特征提取方法原理4．5．2實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析第5章　基于EMD的能量算子解調(diào)方法5．1引言5．2Hilbert變換解調(diào)方法及其局限性5．2．1Hilbert變換解調(diào)方法5．2．2Hilbert變換解調(diào)方法的局限性5．3能量算子解調(diào)方法5．3．1能量算子分離算法(EOSA)5．3．2平滑的能量算子分離算法5．4基于EMD的能量算子解調(diào)方法5．5基于EMD的能量算子解調(diào)方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用5．5．1基于EMD的能量算子解調(diào)方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用5．5．2基于EMD的能量算子解調(diào)方法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用第6章　基于EMD的AR模型在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用6．1引言6．2基于EMD的AR模型6．3基于EMD的AR模型在齒輪故障診斷中的應(yīng)用6．3．1基于EMD和AR模型的齒輪故障診斷方法6．3．2實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析6．4基于EMD的AR模型在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用6．4．1基于EMD和AR模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法6．4．2實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析第7章　基于EMD和關(guān)聯(lián)維數(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法7．1引言-7．2關(guān)聯(lián)維數(shù)及其計(jì)算7．2．1分形測(cè)度7．2．2關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算7．2．3關(guān)聯(lián)維數(shù)的影響因素7．3基于EMD和關(guān)聯(lián)維數(shù)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法7．4關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于EMD的AR模型在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用7．4．1關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于EMD的AR模型在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用7．4．2關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于EMD的AR模型在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用第8章　內(nèi)稟模態(tài)特征能量法8．1概述8．2基于內(nèi)稟模態(tài)能量熵的故障診斷方法8．2．1內(nèi)稟模態(tài)能量熵8．2．2基于內(nèi)稟模態(tài)能量熵的特征能量法步驟8．2．3試驗(yàn)分析結(jié)果8．3基于局部Hilbert邊際能量譜的故障診斷方法8．3．1基于局部Hilbert邊際能量譜的特征能量法步驟8．3．2實(shí)例分析8．4基于Hilbert邊際譜的故障診斷方法8．4．1基于Hilbert邊際譜的特征能量法步驟8．4．2實(shí)例分析第9章　內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解方法9．1概述9．2信號(hào)奇異值分解9．3基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解和支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法9．3．1基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解和支持向量機(jī)的齒輪故障診斷方法9．3．2基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解和支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法9．3．3基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值熵的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方法第10章　內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜方法10．1概述10．2包絡(luò)分析法10．3基于內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜和支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法10．3．1基于內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜和支持向量機(jī)的故障診斷方法步驟10．3．2實(shí)例分析10．4基于內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜的齒輪故障診斷方法10．4．1齒輪故障振動(dòng)信號(hào)的調(diào)幅特性10．4．2仿真信號(hào)分析10．4．3實(shí)例分析參考文獻(xiàn)

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　　本書介紹了新的信號(hào)處理方法——Hilbert—Huang變換方法，著重研究了Hilbert—Huang變換中的IMF判據(jù)和端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題，并提出了一系列基于Hilbert-Huang變換的機(jī)械故障診斷方法。所提出的理論方法不僅通過(guò)實(shí)驗(yàn)被得到了驗(yàn)證，而且已應(yīng)用到實(shí)際工程中，并得到了良好的診斷效果?！　”緯晒┐髮Ｔ盒＝處?、研究生和高年級(jí)學(xué)生閱讀，還可供從事信號(hào)處理和機(jī)械故障診斷的科技人員參考。

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