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HHT变化故障诊断
HHT变化故障诊断
齿轮故障
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2014-04-30
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希尔伯特黄变化用来齿轮故障的诊断，对于相关行业都有所帮助
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HHT_配电网故障_故障电弧_电弧故障_电网HHT变换_电弧
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配电网单相接地故障或电弧故障hht变换分解
HHT_DailyBuild_ultimate.rar_HHT 数据 信号_HHT故障_故障hht变换_故障电弧_电弧
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5星 · 资源好评率100%
有关于数字信号处理方面的，比较新的HHT希尔伯特黄变换实例，里面有HHT的工具箱，HHT对电弧故障的数据分析，神经网络运算，并且配套了说明文档。绝对是自己研究的成果，是良好的学习工具！
基于HHT变换和改进LMS算法的轴承故障诊断
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通过电动机与滚动轴承之间建立的函数关系将振动信号转变成谐波分量,进而对谐波分量分析。对这种非平稳信号首先进行经验模态分析(EMD),然后通过改进LMS算法自适应滤波器分离噪音,最后再运用希尔伯特变换得到故障轴承频谱图。通过仿真实验证明该方法可以消除大部分的噪音和低频干扰,且易于实现,最终获得符合故障诊断要求的振动信号。
基于HHT变换和SVM的齿轮箱故障诊断
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提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。
故障诊断课件HHT变换-4.ppt
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故障诊断课件HHT变换-4
改进的HHT算法在振动筛轴承故障诊断中的应用
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基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换(HHT)存在端点效应,从而影响分解效果。为了改善端点效应,提出了基于镜像延拓法的端点抑制方法。将改进的Hilbert-Huang变换首次应用到振动筛等振动机械的轴承故障特征提取中,通过实验表明该方法可以有效提取振动机械中故障信号的频谱特征,便于工程现场的应用。
基于小波降噪和改进HHT的滚动轴承故障诊断方法研究
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提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。
基于LabVIEW的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用研究
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基于LabVIEW的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用研究
基于HHT的三相SPWM逆变电源故障诊断研究
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对因IGBT损坏给交直交变频器的影响,通过Simulink建立了三相正弦脉宽调制(SPWM)逆变电源系统的电路模型。针对交-直-交变频器工作时IGBT易出现的间歇性开路故障进行研究,通过hilbert-huang变换对变频器输出侧电压信号进行分析,提取出其故障特征。
基于改进的HHT边际谱齿轮箱故障诊断
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针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert边际谱相结合的方法对齿轮箱故障进行故障诊断。首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理,提高...
基于labview的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用
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基于labview的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用 硕士论文 方法详细
EMD分解HHT变化matlab源代码
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信号经过EMD分解后求出HHT变化的功率谱的详细说明，并且附有matlab源代码
HHT_配电网故障_故障电弧_电弧故障_电网HHT变换_电弧.zip
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基于笼型异步电机失电残压HHT的转子断条故障诊断研究
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针对FFT频谱在分析失电残压信号上的不足,采用了将Hilbert-Huang变换(HHT)应用于转子断条故障诊断的新方法。该方法对同型号的2台异步电机(正常电机、一根断条故障电机)进行失电残压信号的采集。将采集的信号进行不同周期的截取,寻求最佳的失电残压分析信号。对信号进行经验模态分解(EMD),对比各个信号段的瞬时频率和瞬时幅值,提取能够反映电机转子断条的故障特征。
论文研究-基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究.pdf
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将HHT方法应用于液压管路裂纹的故障诊断，提出基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法，并以正常液压管路和有裂纹液压管路为例进行实验验证。首先进行EMD（经验模态分解法）振动信号分解。将EMD和HHT方法引入航空发动机液压管路裂纹的振动信号分析，某发动机液压管路的裂纹振动信号的分析结果表明，该方法能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱能够比较真实客观地反映有裂纹液压管路的频率和幅
实现信号的HHT变换
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可以实现信号的HHT变换,可以显示各阶IMF分量以及EMD分解过程
基于HHT方法的鼠笼式电动机转子断条故障诊断研究
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电动机故障信号通常采用时频分析方法处理。传统的时频分析方法都有各自的局限。HHT方法(赫-黄变换)首先利用经验模态分解将原信号分解成若干个固有模态函数之和,再对各固有模态分量进行Hilbert变换,得出信号的Hilbert谱和边际谱,然后找出原信号的特征频率成分。研究表明,用HHT方法能有效地提取鼠笼式电动机转子断条的故障特征。
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基于HHT时域边际谱的滚动轴承故障诊断
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HHT(Hilbert-Huang变换)是一种适合处理非平稳和非线性过程的信号处理方法。提出了一种基于HHT的时域边际谱方法。该方法与传统Hilbert边际谱不同,代表单位时间内幅度的累加,体现信号时域特性。在滚动轴承的实验中,能够成功辨识滚动轴承内圈和外圈的故障特征,验证了该方法处理滚动轴承故障的可行性。
基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断 (2013年)
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利用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transformation，简称HHT)对滚动轴承进行故障诊断时，发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足，提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理，然后对去噪后的信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简
基于小波包和HHT的轴承故障诊断研究
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采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang Transform）来进行滚动轴承故障特征的提取。将信号先进行小波包降噪处理，然后用HHT进行信号故障特征提取。通过实验仿真和轴承故障诊断实例，对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果，证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性。
HHT时频谱+HHT边际谱
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3星 · 编辑精心推荐
基于HHT的matlab实现，通过EMD对信号进行分解，利用HHT变化得到时频谱
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0.1，单调性的判断，并不是去判定驻留分量是否是单调函数，而是当曲线是双曲线时，循环结束，由于没有考虑端点效应，程序比较简洁，好读懂，大家 学习HHT可以从这个程序包入手，在此抛砖引玉，希冀有人能比较这三种...
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