希尔伯特-黄变换在火箭振动数据分析中的高效应用

"这篇论文探讨了时频分析方法在火箭振动数据分析中的应用，重点研究了希尔伯特-黄变换(HHT)的优越性。作者通过算法仿真和实测数据的分析，证明HHT在火箭振动数据时频分析中的高效性和自适应性。" 火箭振动数据的精确分析对于火箭设计的改进和性能评估至关重要。传统的频域或时域分析方法往往难以捕捉到非平稳信号的动态特性，因此，时频分析方法应运而生，它们能够同时揭示信号随时间和频率变化的信息。 论文中提到了几种典型的时频分析方法，包括短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和希尔伯特-黄变换(HHT)。STFT通过窗口函数将信号划分为多个短时段，从而获得局部频率信息，但其窗口大小固定可能导致时间分辨率和频率分辨率的折衷。WT则通过可变带宽的基函数实现更好的时频局部化，但选择合适的基函数和尺度参数仍然是挑战。 希尔伯特-黄变换(HHT)，作为一种非线性、非平稳信号处理工具，由希尔伯特变换和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)两部分组成。EMD能自动识别并分解信号中的内在模式，每个模式对应一个简谐成分。然后，希尔伯特变换对这些模式进行分析，生成瞬时频率和幅度，从而提供最佳的时频分辨率。HHT的自适应特性使其特别适合处理火箭振动这类复杂且非平稳的信号。 在实际火箭振动数据的分析中，通过对比不同方法的结果，HHT表现出了明显的优点。它能够准确捕获振动模式的变化，为火箭结构健康监测、故障诊断和性能优化提供了有力的工具。这表明，HHT在火箭工程领域具有巨大的应用潜力，对于理解和改善火箭在飞行过程中的动态行为至关重要。 总结来说，这篇2015年的研究论文深入探讨了时频分析在火箭振动数据中的应用，强调了HHT作为高效分析方法的优势，为火箭工程的理论研究和实践操作提供了重要的理论支持。对于从事火箭设计和测试的工程师，理解并掌握这种先进的分析技术对于提升火箭性能和安全性有着不可忽视的价值。