利用改进希尔伯特-黄变换进行泵阀故障诊断

"基于改进希尔伯特-黄的泵阀故障诊断新方法 (2008年) - 北京化工大学学报 Vol.35,No.4 - 杨国安, 王泽栋 - 论文 - 工程技术 - 故障诊断 - 希尔伯特-黄变换(HHT) - 内模函数(IMF) - 能量谱分析 - 泵阀" 本文主要探讨了一种利用改进的希尔伯特-黄变换（HHT）进行泵阀故障诊断的新方法。希尔伯特-黄变换是一种非线性、非平稳信号处理技术，它克服了传统傅里叶变换在时域和频域分析上的局限性，尤其适用于复杂、非平稳信号的分析。在泵阀故障诊断中，传统的检测方法依赖于有经验的工人的听觉判断，这种方法不仅可靠性低，而且对工作人员的健康有害。 文章指出，研究人员首先对6个泵阀的运行信号进行经验模态分解（EMD），这是一种自适应的数据分析方法，可以将信号分解为一系列内在模态函数（IMF）。通过比较不同泵阀的IMF分量数量，可以初步鉴别出故障泵阀，因为故障泵阀通常会产生更多的IMF分量。接着，利用希尔伯特变换计算每个泵阀信号的希尔伯特能量谱，能量谱分析能揭示信号在不同频率下的能量分布。故障泵阀通常在特定频率上表现出更高的能量，从而进一步确认其故障状态。 实验结果显示，这种方法能够准确有效地识别故障泵阀，相较于传统方法，它具有更高的可靠性和安全性，无需工作人员长时间暴露在噪音环境中，减少了对听力的潜在损害。因此，这种基于改进希尔伯特-黄变换的故障诊断方法在石油钻井泵阀维护中具有很大的应用潜力和价值。 论文还提到了石油钻井泥浆泵的重要性和泵阀的易损性，指出快速准确地诊断泵阀故障对于提高钻井效率至关重要。此外，文中也对比了希尔伯特-黄变换与其他信号分析方法，如短时傅里叶变换和小波变换，强调了HHT在处理非线性、非平稳信号时的优势。 这项研究为泵阀故障诊断提供了一种新的技术手段，有望改善石油钻井行业的维护工作，降低工人健康风险，并提高工作效率。