采用希尔伯特振动分解的非整数次谐波检测新方法 被引量：17

1

作者 刘慧 刘国海 沈跃 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1758-1764,共7页

针对现有电力系统非整数次谐波分析法的不足,提出了一种改进的希尔伯特振动分解(HVD)方法。该方法根据对解析信号瞬时频率的分析,巧妙地通过平滑滤波获得非整数谐波成分中幅值最大分量的频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭... 针对现有电力系统非整数次谐波分析法的不足,提出了一种改进的希尔伯特振动分解(HVD)方法。该方法根据对解析信号瞬时频率的分析,巧妙地通过平滑滤波获得非整数谐波成分中幅值最大分量的频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭代运算自适应地检测出非整数次谐波的各次频率、幅值和相角。虽然HVD方法和希尔伯特黄变换(HHT)方法这两者均以希尔伯特变换为基础,但HVD方法避免了复杂的经验模式分解(EMD)过程。采用Savitzky-Golay滤波替代平滑滤波,在保留有效频率成分情况下可极大地消除快速变化不对称振荡高频值;提出的新波形特征匹配边界延拓可消除边界效应的影响,使得非整数次谐波分析更准确。仿真实验证明了改进的HVD方法对非整数次谐波检测的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 非整数次谐波 希尔伯特振动分解 希尔伯特黄变换 小波变换 特征匹配延拓

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基于希尔伯特振动分解的电压闪变检测新方法 被引量：15

2

作者 刘慧 刘国海 沈跃 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2001-2006,共6页

提出将一种新的非平稳信号处理方法——希尔伯特振动分解(HVD)应用于电压闪变分析。针对工频载波中含有高次谐波的电压闪变信号,该方法根据闪变解析信号的瞬时频率表达式可以分解为工频值与高次谐波引起的快速变化不对称振荡高频值之和... 提出将一种新的非平稳信号处理方法——希尔伯特振动分解(HVD)应用于电压闪变分析。针对工频载波中含有高次谐波的电压闪变信号,该方法根据闪变解析信号的瞬时频率表达式可以分解为工频值与高次谐波引起的快速变化不对称振荡高频值之和的特性,利用低通滤波器直接估计出工频载波瞬时频率,通过同步检测准确分离出工频载波电压闪变包络,无需预处理即消除了高次谐波的影响。同时该方法可以自适应地检测出闪变调制的频率和幅值等参数,与小波方法相比无需基函数。仿真表明,但在含高次谐波的情况下HVD方法能准确检测出闪变包络及其调制参数,与小波方法相比精度和运算效率更高。实验进一步证明了该方法的有效性和正确性。 展开更多

关键词 电压闪变 希尔伯特振动分解 小波变换 包络检测

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基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究 被引量：16

3

作者 唐贵基 庞彬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期167-171,182,共6页

针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题,介绍一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的时频分析方法。该方法首先利用Hilbert变换得到原始振动信号的解析信号,然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率,同时... 针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题,介绍一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的时频分析方法。该方法首先利用Hilbert变换得到原始振动信号的解析信号,然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率,同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位,最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对HVD方法的边界效应问题,提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过两组仿真信号分析验证了HVD方法对多分量非平稳信号的分解能力,同时表明改进的HVD方法能很好地抑制边界效应。给出转子系统油膜涡动故障诊断实例,验证了该方法的工程实用性。 展开更多

关键词 希尔伯特振动分解 多分量信号 时频分析 波形匹配延拓 机械故障诊断

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基于希尔伯特振动分解的低频振荡在线辨识 被引量：11

4

作者 孟洁 李世明 温伯坚 《广东电力》 2016年第8期71-78,共8页

利用希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)算法适于处理时变频率信号的特性,提出一种处理非平稳振荡信号的新算法——结合HVD的信号能量分析法,并应用于电力系统低频振荡在线辨识中。首先,对通过Hilbert变换获得的解... 利用希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)算法适于处理时变频率信号的特性,提出一种处理非平稳振荡信号的新算法——结合HVD的信号能量分析法,并应用于电力系统低频振荡在线辨识中。首先,对通过Hilbert变换获得的解析信号进行分析和滤波,得到幅值最大分量的瞬时频率,并由同步检测获得相应的幅值和初相位;然后,通过迭代运算检测出非平稳振荡信号各分量的频率、幅值、相位;最后,运用信号能量法对通过HVD得到的各平稳信号的主导振荡模式进行识别和分离。将该算法与Prony算法、基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的信号能量分析法进行比较,仿真测试和实例分析结果说明,此算法能够有效提取非轴对称振荡信号的主导模式,并且抗噪能力强、计算效率高。 展开更多

关键词 低频振荡 非平稳信号 在线辨识 希尔伯特振动分解 信号能量分析法

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基于KL-HVD的转子振动故障诊断方法研究 被引量：8

5

作者 朱霄珣 周沛 +2 位作者 苑一鸣 徐博超 韩中合 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第16期249-255,共7页

希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)由于其虚假分量问题,严重制约了其在实际故障诊断中的应用。针对该问题,引入信息论中的K-L散度概念,提出了基于K-L散度的HVD虚假分量识别方法(KL-HVD)。KL-HVD将HVD分量视作概率... 希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)由于其虚假分量问题,严重制约了其在实际故障诊断中的应用。针对该问题,引入信息论中的K-L散度概念,提出了基于K-L散度的HVD虚假分量识别方法(KL-HVD)。KL-HVD将HVD分量视作概率分布各不相同的信号,并且认为真实分量与原信号的概率分布较为相近。该方法在原HVD方法基础上,计算HVD各分量与原信号的K-L散度值,对分量的虚假性进行量化。由于真假分量之间具有较大的差异性,选用高斯混合模型对这些分量进行聚类,自动区分出虚假分量并予以去除。此外,分别利用互信息及相关系数方法对虚假分量问题进行研究。并将三种方法应用于转子振动问题分析,结果显示三者中KL-HVD方法能够更有效地识别虚假分量,更清晰地提取出故障的时频特征。 展开更多

关键词 希尔伯特振动分解 虚假分量 K-L散度 高斯混合模型 振动故障诊断

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基于HVD的振动故障诊断方法研究 被引量：4

6

作者 朱霄珣 徐搏超 +1 位作者 焦宏超 韩中合 《汽轮机技术》 北大核心 2016年第4期305-308,共4页

由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过... 由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对比发现,HVD方法克服了模态混叠和幅值失真缺陷,具有更高的分解精度,而且其边际谱和时频三维谱更加清晰地展示出信号各频率的变化情况。对仿真信号及转子实际振动信号进行实验研究,清晰地展现了故障特征,取得了良好的分析效果,证明了HVD方法及其边际谱、三维谱在处理非线性、非平稳问题上的有效性。 展开更多

关键词 旋转机械 希尔伯特振动分解法 边际谱 三维谱 故障诊断

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一种从受迫振动响应提取动力学参数方法的仿真分析 被引量：4

7

作者 魏玉淼 张志利 +2 位作者 常振军 赵军阳 李向阳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期618-623,共6页

为测试机电系统的动力学特性,研究了一种从受迫振动响应信号中提取系统动力学参数的方法。采用希尔伯特振动分解方法从受迫振动响应信号中提取出自由衰减振荡分量。使用SSA-FREEVIB方法对其进行分析处理,并对骨架曲线和阻尼曲线数据进... 为测试机电系统的动力学特性,研究了一种从受迫振动响应信号中提取系统动力学参数的方法。采用希尔伯特振动分解方法从受迫振动响应信号中提取出自由衰减振荡分量。使用SSA-FREEVIB方法对其进行分析处理,并对骨架曲线和阻尼曲线数据进行均值化处理,进一步抑制噪声的影响,估算出系统的谐振频率、Q值等动力学参数。数值仿真结果表明,该方法的计算结果与理论值一致性好,且具有较为良好的抗噪性能,证明了其有效性。 展开更多

关键词 受迫振动响应 SSA-FREEVIB 希尔伯特振动分解 骨架曲线 阻尼曲线

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Π型断面竖向涡振过程气动力不同分量的演变特性 被引量：2

8

作者 马振兴 李加武 +2 位作者 赵国辉 王峰 郝键铭 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期132-142,共11页

典型Π型开口断面与传统流线型箱梁相比,其截面钝化程度高,很容易发生涡振现象.本文通过同步测振测压风洞试验和计算流体动力学(CFD)相结合方法对典型开口断面表面压力分布特征和气动力不同分量、滞回特性等非线性现象展开研究.首先对... 典型Π型开口断面与传统流线型箱梁相比,其截面钝化程度高,很容易发生涡振现象.本文通过同步测振测压风洞试验和计算流体动力学(CFD)相结合方法对典型开口断面表面压力分布特征和气动力不同分量、滞回特性等非线性现象展开研究.首先对涡振锁定区间内不同时期表面分布压力的演化特征进行分析,其次通过CFD动网格方法实现断面流固耦合分析.在此基础上,采用希尔伯特振动分解(HVD)方法对涡激振动过程中气动力不同分量进行分解.结果表明:开口断面上表面平均压力在前缘部分,处于负压区,气流在此发生分离,在涡振极值点时,脉动压力在0.1<X/B<0.3区域变化最为剧烈,表明旋涡脱落强度在该区域最大,并且分析发现该开口断面气动力具有明显高阶分量.由于高阶谐波分量的存在,气动力非线性程度不断加深,气动力各阶分量在整个振动周期内做功具有不同的特点.其中,气动力一阶分量F1在振动周期内,做功呈现曲回上升的形式,整体上表现为增加趋势,气动力二阶分量F2的滞回曲线呈现复杂的“8”字环形状,可以忽略三阶及以上分量对涡振系统的影响. 展开更多

关键词 桥梁工程 风洞试验 开口断面 计算流体动力学 希尔伯特振动分解

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基于HVD小波包降噪编码深度学习的风电机组智能诊断研究 被引量：10

9

作者 时培明 范雅斐 +1 位作者 伊思颖 韩东颖 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期196-201,共6页

针对风机齿轮箱轴承振动信号非线性非平稳性对故障诊断的干扰问题,提出一种基于降噪编码器深度特征学习和希尔伯特振动分解(hilbert vibration decomposition,HVD)的智能故障诊断方法。引入峭度评估指标,对HVD分量进行模态选择,并以小... 针对风机齿轮箱轴承振动信号非线性非平稳性对故障诊断的干扰问题,提出一种基于降噪编码器深度特征学习和希尔伯特振动分解(hilbert vibration decomposition,HVD)的智能故障诊断方法。引入峭度评估指标,对HVD分量进行模态选择,并以小波包提取分量能量熵构造特征向量,实现数据预处理。构建层叠降噪编码器(stacked denoising autoencoder,SDAE)模型完成信号的特征学习和故障分类。采用两个轴承数据集进行算法验证,试验结果表明,提出的基于HVD小波包降噪编码方法(HWSDAE)能高效地识别故障信号,具有突出的故障诊断性能,单次最高诊断准确率高达100%,平均诊断准确率可达99.49%,相比未经预处理的轴承数据输入SDAE模型提高了13.52%的故障诊断精度。 展开更多

关键词 故障诊断 希尔伯特振动分解(HVD) 小波包分解 降噪编码器

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一种暂稳态电力谐波的HVD检测方法 被引量：2

10

作者 沈跃 刘国海 刘慧 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第1期117-122,共6页

将希尔伯特振动分解(HVD)方法应用于非平稳电力谐波分析。在剖析非平稳多谐波信号的希尔伯特变换瞬时频率表达式基础上,通过低通滤波器直接估计出幅值最大谐波分量的瞬时频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭代运算自适应地检... 将希尔伯特振动分解(HVD)方法应用于非平稳电力谐波分析。在剖析非平稳多谐波信号的希尔伯特变换瞬时频率表达式基础上,通过低通滤波器直接估计出幅值最大谐波分量的瞬时频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭代运算自适应地检测出各次时变谐波分量参数。根据电网谐波的特点,设计一种满足性能指标的F IR低通滤波器实现HVD算法的关键环节,并采用波形匹配自适应边界延拓法避免截断处理的边界效应和累积误差。仿真表明,该方法能准确检测出频率波动和幅值突变等暂态谐波并适用于稳态谐波分析,与小波变换相比,无需选取基函数且精度与运算效率更高。 展开更多

关键词 电力系统 非平稳谐波检测 频率波动 希尔伯特振动分解

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基于HVD包络谱瞬态能量曲率的井架钢结构损伤识别 被引量：2

11

作者 韩东颖 罗皓 +1 位作者 孔祥西 时培明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期135-140,147,共7页

针对复杂工作环境下井架钢结构损伤识别问题,提出了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)包络谱瞬态能量曲率的井架钢结构损伤识别方法。已知非平稳、非线性的复杂信号,利用结构低阶信息,利用HVD法将其分解为拥有缓慢变化多个信号分量之和,选... 针对复杂工作环境下井架钢结构损伤识别问题,提出了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)包络谱瞬态能量曲率的井架钢结构损伤识别方法。已知非平稳、非线性的复杂信号,利用结构低阶信息,利用HVD法将其分解为拥有缓慢变化多个信号分量之和,选取主分量提取信号特征;对于井架钢结构损伤识别,利用HVD法提取振动信号的损伤特征,将HVD包络谱瞬态能量曲率作为损伤敏感指标;计算井架钢结构振动信号包络谱瞬态能量曲率完成损伤识别,以ZJ70井架钢结构为例,通过损伤识别仿真计算,得出该指标对井架钢结构损伤敏感,能够准确识别单损伤和多损伤位置;将该方法应用于ZJ70井架钢结构实验模型,成功地识别了单损伤和两损伤,验证了该方法的可行性和准确性。 展开更多

关键词 井架钢结构 希尔伯特振动分解(HVD) 包络谱 瞬态能量曲率 损伤识别

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改进的HVD在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：3

12

作者 肖璞 殷立 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第2期264-270,共7页

针对希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition, HVD)在Hilbert变换及低通滤波过程中容易产生端点效应的问题,提出一种改进的希尔伯特振动分解(Improved Hilbert Vibration Decomposition, IHVD)方法。该方法分别在Hilbert变... 针对希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition, HVD)在Hilbert变换及低通滤波过程中容易产生端点效应的问题,提出一种改进的希尔伯特振动分解(Improved Hilbert Vibration Decomposition, IHVD)方法。该方法分别在Hilbert变换、低通滤波及同步检测3个过程采用镜像对称延拓方法对信号进行端点预处理,消除Hilbert变换及低通滤波处理时带来的边界效应,随后将Hilbert变换及低通滤波处理后得到的瞬时频率作为参考频率,最终通过同步检测及迭代运算获得若干个幅值大小不同的分量信号。通过仿真信号和滚动轴承故障实验数据的分析结果表明,IHVD方法在振动信号分解及端点效应抑制方面具备较好的性能,并能有效地诊断出滚动轴承的内外圈故障,具备一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 希尔伯特振动分解 端点效应 滚动轴承 故障诊断

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基于HVD和RDT的工作模态识别 被引量：2

13

作者 涂文戈 邹小兵 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第1期132-140,共9页

应用希尔伯特振动分解(HVD)和随机减量技术(RDT)建立了环境激励下结构工作模态参数的识别方法。基于环境激励下结构的单点振动响应信号作为分析信号,应用希尔伯特振动分解将分析信号分解为若干个包含结构模态信息的信号,再利用随机减量... 应用希尔伯特振动分解(HVD)和随机减量技术(RDT)建立了环境激励下结构工作模态参数的识别方法。基于环境激励下结构的单点振动响应信号作为分析信号,应用希尔伯特振动分解将分析信号分解为若干个包含结构模态信息的信号,再利用随机减量技术提取自由衰减信号,应用最小二乘复指数法获得各阶模态频率和阻尼比。应用该方法对5自由度剪切模型以及12层混凝土框架地震台模型的顶点地震响应作为分析信号进行了结构工作模态参数的识别,并将识别结果与其他方法识别结果进行对比。结果表明该方法识别模态频率是可靠的;对平稳结构响应信号模态阻尼比的识别有好的精度,而对非平稳响应信号有较满意的精度。 展开更多

关键词 模态参数识别 希尔伯特振动分解 同步解调 随机减量 最小二乘复指数法

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采用改进HVD与Lempel-Ziv复杂性测度的滚动轴承早期损伤程度评估方法 被引量：4

14

作者 夏平 徐华 +3 位作者 马再超 雷默涵 裴世源 谯自健 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期8-13,共6页

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以定量检测的问题,提出一种基于希尔伯特振动分解(HVD)和Lempel-Ziv复杂性测度(LZC)的滚动轴承内外圈损伤程度评估方法。该方法利用HVD将滚动轴承故障信号分解为幅值由大到小、不同瞬时频率的HVD初始分量... 针对滚动轴承早期故障特征微弱难以定量检测的问题,提出一种基于希尔伯特振动分解(HVD)和Lempel-Ziv复杂性测度(LZC)的滚动轴承内外圈损伤程度评估方法。该方法利用HVD将滚动轴承故障信号分解为幅值由大到小、不同瞬时频率的HVD初始分量,基于峭度分析从各HVD初始分量中选出最优分量并重构该故障信号,采用均值符号化方法计算重构信号的LZC指标。关于HVD的端点效应问题,采用镜像延拓方法对其进行改进,仿真分析的结果表明,镜像延拓有效地改进了其端点效应的问题,提高了故障信号的分解精度;在此基础上,将HVDLZC方法应用于不同损伤程度的滚动轴承内外圈故障信号,结果表明该方法能够解除信号非线性、非平稳性干扰,快速提取信号的故障振动模式分量,给出内外圈各损伤状态的HVD-LZC特征区间;采用由遗传算法进行参数寻优的支持向量机(GA-SVM)方法对3种不同损伤状态的内外圈信号的HVD-LZC特征进行测试分析,结果表明HVD-LZC指标在区分轴承内外圈的不同损伤程度上具有优越性,从而为滚动轴承内外圈损伤程度的评估提供了一种有效方法。 展开更多

关键词 滚动轴承 损伤程度评估 希尔伯特振动分解 Lempel-Ziv复杂性测度

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