Hilbert-Huang变换在提升机齿轮箱故障诊断中的应用

"基于Hilbert-Huang变换的提升机齿轮箱故障诊断研究 (2008年)，荆双喜和陈继清，河南理工大学机械与动力工程学院" 本文主要探讨了利用Hilbert-Huang变换（HHT）进行提升机齿轮箱故障诊断的技术和方法。Hilbert-Huang变换是一种结合经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和Hilbert变换的时频分析工具，尤其适用于非线性、非平稳信号的处理。 Hilbert-Huang变换的基本原理在于首先通过EMD将复杂的信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。EMD是一种自适应的数据驱动方法，它能够根据信号自身的特性将其分解成多个局部可变且具有简单结构的IMF分量，以及一个残余项。这些IMF分量代表了信号的不同频率成分和时间变化行为。 接着，对每一个IMF分量应用Hilbert变换，得到每个分量的瞬时频率和振幅，从而形成一个希尔伯特谱，也称为边际谱。边际谱提供了信号在时间域上的瞬时频率和幅度信息，这对于识别非平稳信号的特征非常有用。在齿轮箱故障诊断中，这种时频分析能力可以帮助识别出故障产生的特定频率成分，如由于齿轮磨损、裂纹或啮合不均匀等引起的异常振动。 在实际应用中，作者通过分析IMF分量的边际谱，可以识别出与齿轮故障相关的特征频率，如齿根频率、齿谐波频率等。通过对这些特征的分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进一步确定故障的类型和位置。研究表明，Hilbert-Huang变换在提升机齿轮箱的故障诊断中表现出较高的准确性和有效性，对于实时监测和预防性的维护具有重要意义。 关键词：Hilbert-Huang变换，经验模式分解，齿轮，故障诊断 这篇论文属于自然科学领域的学术论文，分类号为TH165.3，文献标识码为A，发表于2008年的期刊，文章编号1673-9798(2008)05-0537-05。该研究为提升机齿轮箱的故障诊断提供了新的思路，对于工业设备的健康管理具有一定的理论和实践价值。