机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法

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前言第1章　时频分析及其在旋转机械故障诊断中的应用1．1引言1．2时频分析中的基本概念1．2．1时间描述和频率描述1．2．2解析信号1．2．3瞬时频率1．2．4平稳信号与非平稳信号1．2．5窗函数1．2．6Heisenberg测不准原理1．3窗口傅里叶变换1．3．1窗口傅里叶变换的定义1．3．2窗口傅里叶变换的时间和频率分辨率1．3．3窗口傅里叶变换在旋转机械故障诊断中的应用及其局限性1．4wigner-Ville分布在旋转机械故障诊断中的应用及其局限性1．5小波分析在旋转机械故障诊断中的应用及其局限性1．5．1连续小波变换1．5．2小波分解与小波包分解1．5．3小波分析在旋转机械故障诊断中的应用1．5．4小波分析的局限性第2章　Hilbert-Huallg变换2．1引言2．2EMD方法2．2．1特征尺度参数2．2．2内禀模态函数2．2．3EMD方法——“筛分”过程2．2．4EMD方法的特点2．3Hilbert谱与Hilbert边际谱2．4Hilbert—Huang变换与小波分析方法的比较2．4．1EMD方法与小波分解方法的比较2．4．2Hilbert谱与小波谱的比较2．5基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法2．5．1基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法原理2．5．2仿真信号分析结果第3章　Hilbert—Huang变换的内禀模态函数判据及端点效应问题处理方法3．1引言3．2内禀模态函数判据的研究3．2．1概述3．2．2能量差跟踪法3．2．3仿真与实验信号分析3．3Hilbert-Huang变换中端点效应问题的处理3．3．1概述3．3．2基于支持向量回归机的端点效应问题的处理方法3．3．3基于时变参数自回归滑动平均模型的端点效应问题的处理方法第4章　基于bert-Huang变换的旋转机械故障特征提取方法4．1引言4．2基于Hilbert—Huallg变换的时频熵4．2．1基于Hilbert—Huang变换的时频熵定义4．2．2在齿轮故障特征提取中的应用4．3基于EMD的频率族分离法4．3．1基于EMD的频率族分离法原理4．3．2在齿轮故障特征提取中的应用4．4局部Hilbert边际谱在滚动轴承故障特征提取中的应用4．4．1基于局部Hilbert边际谱的滚动轴承故障特征提取方法4．4．2实验信号分析4．5基于EMD的转子局部碰摩故障特征提取方法4．5．1基于EMD的转子局部碰摩故障特征提取方法原理4．5．2实验信号分析第5章　基于EMD的能量算子解调方法5．1引言5．2Hilbert变换解调方法及其局限性5．2．1Hilbert变换解调方法5．2．2Hilbert变换解调方法的局限性5．3能量算子解调方法5．3．1能量算子分离算法(EOSA)5．3．2平滑的能量算子分离算法5．4基于EMD的能量算子解调方法5．5基于EMD的能量算子解调方法在旋转机械故障诊断中的应用5．5．1基于EMD的能量算子解调方法在滚动轴承故障诊断中的应用5．5．2基于EMD的能量算子解调方法在齿轮故障诊断中的应用第6章　基于EMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用6．1引言6．2基于EMD的AR模型6．3基于EMD的AR模型在齿轮故障诊断中的应用6．3．1基于EMD和AR模型的齿轮故障诊断方法6．3．2实验信号分析6．4基于EMD的AR模型在滚动轴承故障诊断中的应用6．4．1基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法6．4．2实验信号分析第7章　基于EMD和关联维数的旋转机械故障诊断方法7．1引言-7．2关联维数及其计算7．2．1分形测度7．2．2关联维数的计算7．2．3关联维数的影响因素7．3基于EMD和关联维数的转子系统故障诊断方法7．4关联维数和基于EMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用7．4．1关联维数和基于EMD的AR模型在转子系统故障诊断中的应用7．4．2关联维数和基于EMD的AR模型在滚动轴承故障诊断中的应用第8章　内禀模态特征能量法8．1概述8．2基于内禀模态能量熵的故障诊断方法8．2．1内禀模态能量熵8．2．2基于内禀模态能量熵的特征能量法步骤8．2．3试验分析结果8．3基于局部Hilbert边际能量谱的故障诊断方法8．3．1基于局部Hilbert边际能量谱的特征能量法步骤8．3．2实例分析8．4基于Hilbert边际谱的故障诊断方法8．4．1基于Hilbert边际谱的特征能量法步骤8．4．2实例分析第9章　内禀模态奇异值分解方法9．1概述9．2信号奇异值分解9．3基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的旋转机械故障诊断方法9．3．1基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的齿轮故障诊断方法9．3．2基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法9．3．3基于内禀模态奇异值熵的转子系统状态监测与故障诊断方法第10章　内禀模态包络谱方法10．1概述10．2包络分析法10．3基于内禀模态包络谱和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法10．3．1基于内禀模态包络谱和支持向量机的故障诊断方法步骤10．3．2实例分析10．4基于内禀模态包络谱的齿轮故障诊断方法10．4．1齿轮故障振动信号的调幅特性10．4．2仿真信号分析10．4．3实例分析参考文献

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　　本书介绍了新的信号处理方法——Hilbert—Huang变换方法，着重研究了Hilbert—Huang变换中的IMF判据和端点效应问题，并提出了一系列基于Hilbert-Huang变换的机械故障诊断方法。所提出的理论方法不仅通过实验被得到了验证，而且已应用到实际工程中，并得到了良好的诊断效果。　　本书可供大专院校教师、研究生和高年级学生阅读，还可供从事信号处理和机械故障诊断的科技人员参考。

作者简介

《机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法》是在完成国家自然科学基金“基于EMD和Hilbert谱的机械故障诊断方法研究”（编号：50275050）的基础上完成的，其研究方法是目前国内故障诊断研究的新方向。《机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法》介绍了新的信号处理方法——Hibert-Huang变换方法，着重研究了Hilbert-Huang变换中的IMF判据和端点效应问题，并提出了一系列基于Hibert-Huang变换的机械故障诊断方法。所提出的理论方法不仅通过实验被得到了验证，而且已应用到实际工程中，并得到了良好的诊断效果。

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