EEMD与HHT在管道阀门内漏声发射检测中的应用

本文主要探讨了基于Hilbert黄变换(HHT)的管道阀门内漏声发射检测方法，针对管道阀门内漏声发射信号的非平稳特性，这种方法在实际应用中显得尤为重要。作者刘贵杰、徐萌、王欣和姜瑞林合作，提出了一种创新的检测策略，即采用总体平均经验模式分解(EEMD)与希尔伯特变换相结合的技术。 EEMD是一种自适应信号分解方法，它能有效处理非平稳信号，将其分解为一系列本征模态函数(IMF)，这些IMF代表了信号的不同成分，有助于揭示信号的内在结构。通过对阀门内漏声发射信号进行EEMD分解，可以避免传统经验模式分解(EMD)中可能出现的模态混叠问题，从而提高信号特征的提取精度。 接着，文章将分解后的信号进一步通过Hilbert谱分析，这是一种高分辨率的时频分析工具，能够同时展示信号的频率和时间变化情况，相较于短时傅立叶变换(STFT)频谱，Hilbert谱提供了更丰富的时频信息。这使得检测方法能够更准确地定位内漏信号的关键频率成分，突破了常规时频分析的局限性。 此外，作者还进行了HHT边际谱分析，这是一种基于Hilbert变换的高级分析手段，用于识别信号中的周期性和趋势成分，这对于识别阀门内漏的主导频率具有重要意义。通过这种方式，不仅可以发现内漏信号的存在，还能确定其活跃的具体频率范围，从而为阀门故障诊断提供关键依据。 总结来说，基于HHT的管道阀门内漏声发射检测方法利用了EEMD的自适应性和Hilbert变换的高分辨率特性，有效解决了非平稳信号的分析难题，提高了内漏检测的精度和可靠性。这项研究对于管道维护和故障预防具有重要的实践价值，为相关领域的工程师们提供了一种先进的故障诊断工具。