機械振動信號的EMD分析及其應用.pdf

1、機械振動信號作為機械設備故障診斷技術(shù)和設備狀態(tài)中最直觀的反映，采取一種有效的方法對其進行處理和特征識別就成為機械領(lǐng)域的核心問題。
　　本文首先針對一些比較常用的信號分析方法進行簡要概述，得出這些方法都是在傅里葉變換的理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。由于傅里葉算法自身的特點，即只能在單一的時域或者頻域上處理信號，使得這些常用的變換方法都具有各自的局限性。
　　其次，在分析常用的時頻分析方法缺點的基礎(chǔ)上，研究了一種全新有效的時頻域分析方法

2、－基于經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical mode decomposition，簡稱EMD）的希爾伯特變換方法，分析其自身算法產(chǎn)生的模態(tài)裂解和端點效應等缺點，探討優(yōu)化方法。針對上述缺點，分別采用濾波降噪和端點延拓的處理方法，以此來改進EMD的希爾伯特變換的處理方法。最后，通過仿真信號的模擬分析，來驗證了這兩種方法的實用性及有效性。
　　最后，結(jié)合兩種具體的工程實例，采用此方法對其振動信號進行分析。首先以鐵廠風機作為研究對象，對現(xiàn)場采