希尔伯特-黄变换在机械故障分析系统中的应用

"这篇论文是2012年由吴睿等人发表在《武汉工程大学学报》上的，探讨了基于希尔伯特-黄变换（HHT）算法的机械故障分析系统，特别是在转子动平衡问题上的应用。研究者在LabVIEW平台上实现了这一系统，通过对振动试验数据的时频联合域分析，提供了对机械故障的有效诊断工具。通过验证和对"BENTILEY"实验台转子动平衡振动数据的处理，证明了系统的实用性和准确性。" 正文: 希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)是一种先进的信号处理技术，尤其适用于非线性、非平稳信号的分析。在本文中，研究人员使用HHT来解析机械故障，特别是转子动平衡问题。转子动平衡是机械设备中一个关键的考虑因素，不平衡可能导致设备振动加剧，影响性能，甚至导致严重损坏。 HHT由希尔伯特变换和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)两部分组成。EMD是一种自适应的数据分析方法，能够将复杂信号分解成一系列简化的内在模式，这些模式被称为本征模态函数(IMF)。然后，希尔伯特变换被用来为每个IMF计算瞬时频率和振幅，从而提供时频域的详细信息。 论文中，研究人员在LabVIEW环境下构建了这个分析系统。LabVIEW是一种强大的虚拟仪器平台，支持用户自定义图形化编程，便于数据采集、处理和可视化。通过应用HHT，他们对转子动平衡的振动数据进行了深入的时频分析，生成了具体的分析图像，这些图像可以帮助识别故障模式和动态行为。 此外，为了验证系统的有效性，他们使用LabVIEW的虚拟示波器生成谐波，这有助于检查系统的准确性和稳定性。通过分析"BENTILEY"实验台的转子动平衡振动数据，该系统提供了有价值的参考图形，这些图形对于理解转子动平衡故障的特征和诊断至关重要。 结论显示，基于HHT的机械故障分析系统在处理转子动平衡问题上表现出色，证明了HHT在故障诊断领域的潜力，尤其是在非线性非平稳信号处理方面。这种技术的使用不仅提升了故障识别的精度，也为未来类似的故障诊断系统设计提供了理论基础和实践经验。