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集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：
2
1
作者
彭国良
郑近德
+2 位作者
潘海洋
童靳于
刘庆运
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期98-105,125,共9页
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分...
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分解过程中存在严重的模态混叠问题,导致瞬时频率估计不准确,影响了HHSA的分析精度。基于此,提出了集成全息希尔伯特谱分析(ensemble holo-Hilbert spectral analysis, EHHSA)方法。同时为了更精确解调故障特征信息,通过对载波变量进行积分,定义了一种可以揭示调制特征的调幅边际谱分析方法。最后,通过对滚动轴承仿真和实测数据进行分析,结果表明:与传统谱分析方法相比,所提EHHSA方法及调幅边际谱的特征提取性能和噪声鲁棒性更强。
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关键词
集成全息
希尔伯特谱分析
(EHHSA)
时频
分析
集成经验模态分解(EEMD)
故障诊断
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职称材料
基于改进的希尔伯特-黄变换的心音信号特征分析
2
作者
刘立汉
王海滨
+2 位作者
王燕
陶婷
魏秀波
《西华大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第6期14-18,共5页
为了快速、准确地分析心音信号的特征,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的心音信号特征分析方法。通过对一个典型的振动信号进行经验模式分解(EMD),验证了该方法的有效性,同时针对两例标准心音进行希尔伯特谱分析并仿真得到心音...
为了快速、准确地分析心音信号的特征,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的心音信号特征分析方法。通过对一个典型的振动信号进行经验模式分解(EMD),验证了该方法的有效性,同时针对两例标准心音进行希尔伯特谱分析并仿真得到心音信号的时-频谱及边际谱。结果表明,该分析方法能够很好地表征心音的时频变化特性,为后续实现心音的分类与识别提供了参考。
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关键词
心音
希尔伯特
-黄变换
经验模式分解
希尔伯特谱分析
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职称材料
题名
集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：
2
1
作者
彭国良
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
机构
安徽工业大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期98-105,125,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51975004)
安徽省教育厅杰出青年基金项目(2022AH020032)。
文摘
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分解过程中存在严重的模态混叠问题,导致瞬时频率估计不准确,影响了HHSA的分析精度。基于此,提出了集成全息希尔伯特谱分析(ensemble holo-Hilbert spectral analysis, EHHSA)方法。同时为了更精确解调故障特征信息,通过对载波变量进行积分,定义了一种可以揭示调制特征的调幅边际谱分析方法。最后,通过对滚动轴承仿真和实测数据进行分析,结果表明:与传统谱分析方法相比,所提EHHSA方法及调幅边际谱的特征提取性能和噪声鲁棒性更强。
关键词
集成全息
希尔伯特谱分析
(EHHSA)
时频
分析
集成经验模态分解(EEMD)
故障诊断
Keywords
ensemble holo-Hilbert spectral analysis(EHHSA)
time-frequency analysis
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
fault diagnosis
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进的希尔伯特-黄变换的心音信号特征分析
2
作者
刘立汉
王海滨
王燕
陶婷
魏秀波
机构
西华大学电气信息学院
四川省信号与信息处理重点实验室
解放军第
出处
《西华大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第6期14-18,共5页
基金
四川省教育厅自然科学基金重点项目(09209025)
西华大学研究生创新基金项目(Ycjj200935)
文摘
为了快速、准确地分析心音信号的特征,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的心音信号特征分析方法。通过对一个典型的振动信号进行经验模式分解(EMD),验证了该方法的有效性,同时针对两例标准心音进行希尔伯特谱分析并仿真得到心音信号的时-频谱及边际谱。结果表明,该分析方法能够很好地表征心音的时频变化特性,为后续实现心音的分类与识别提供了参考。
关键词
心音
希尔伯特
-黄变换
经验模式分解
希尔伯特谱分析
Keywords
heart sound
hilbert-huang transform
EMD
hilbert spectrum analysis
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用
彭国良
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于改进的希尔伯特-黄变换的心音信号特征分析
刘立汉
王海滨
王燕
陶婷
魏秀波
《西华大学学报（自然科学版）》
CAS
2010
0
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职称材料
已选择
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