本文關鍵詞：希爾伯特—黃變換在故障診斷中的應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代科學技術的不斷更新與發(fā)展,信號處理技術在工程與科研領域得到廣泛應用。目前小波分析方法廣泛應用于信號處理分析技術中,但小波分析方法在許多科研領域與工程實際領域已不能滿足人們的需要。 為解決信號處理技術在非線性、非平穩(wěn)信號方面的不足,華人科學家Norden.E. Huang于1998年提出了希爾伯特-黃變換理論。該理論以希爾伯特變換為基礎,通過對所研究信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解,得到從屬該信號的若干個固有模態(tài)函數(shù),對它們進行希爾伯特變換,求出瞬時頻率、希爾伯特譜等相關物理量,可有效提取信號特性。因此,該方法應用前景非常廣闊。 依據(jù)已公開資料可知,該理論對語音降噪問題涉及少,同時對汽車發(fā)動機軸瓦故障診斷研究沒有涉及。針對上述問題,本文主要就希爾伯特-黃變換在參數(shù)識別方面的應用進行研究。首先介紹了該理論的背景、發(fā)展現(xiàn)狀,然后對希爾伯特-黃變換的基本理論進行了詳細介紹,接著應用小波變換理論與該理論分別對含有高斯白噪聲的同一段語音信號進行降噪研究。結(jié)果表明,希爾伯特-黃變換方法比小波分析方法的降噪效果更加理想、方法更加有效。之后對汽車發(fā)動機軸瓦異響信號進行故障診斷。實驗表明,通過對希爾伯特譜的研究能夠準確分析出引起軸瓦異響的故障原因,顯示出該方法適用領域的廣泛性。
【關鍵詞】：語音降噪 故障診斷 希爾伯特-黃變換
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-13
• 1.1 課題的研究背景及意義6-7
• 1.2 研究現(xiàn)狀7-11
• 1.2.1 基礎理論研究現(xiàn)狀7-9
• 1.2.2 實際應用研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 課題擬解決的關鍵問題11-12
• 1.4 論文研究的主要內(nèi)容12
• 1.5 本章小結(jié)12-13
• 第二章 希爾伯特-黃變換基本理論13-24
• 2.1 前言13
• 2.2 信號分析理論13-18
• 2.2.1 傅里葉分析13-14
• 2.2.2 小波分析14-15
• 2.2.3 希爾伯特變換15-18
• 2.3 希爾伯特-黃變換中的重要概念18-20
• 2.3.1 固有模態(tài)函數(shù)18-19
• 2.3.2 瞬時頻率19-20
• 2.4 經(jīng)驗模態(tài)分解20-23
• 2.4.1 經(jīng)驗模態(tài)分解過程20-22
• 2.4.2 篩分過程停止條件22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 希爾伯特-黃變換在語音信號降噪中的應用24-38
• 3.1 前言24-25
• 3.2 小波去噪理論25-27
• 3.3 希爾伯特-黃變換與語音分析27-31
• 3.3.1 高斯噪聲信號的HHT分析27-29
• 3.3.2 純凈語音信號的HHT分析29-30
• 3.3.3 含噪聲語音信號的HHT分析30-31
• 3.4 試驗研究31-36
• 3.4.1 小波變換分析33-35
• 3.4.2 HHT分析35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-38
• 第四章 基于希爾伯特-黃變換的發(fā)動機軸瓦異響信號故障診斷38-49
• 4.1 前言38-39
• 4.2 機械設備及零件的故障診斷方法39-41
• 4.2.1 時域分析法40
• 4.2.2 頻域分析法40
• 4.2.3 小波分析法40-41
• 4.2.4 HHT分析法41
• 4.3 試驗研究41-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 期望與總結(jié)49-51
• 5.1 主要工作及結(jié)論49
• 5.2 本文的主要特色49
• 5.3 前景展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻52-55
• 作者簡介55
• 攻讀碩士學位期間研究成果55-56

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關鍵詞：希爾伯特—黃變換在故障診斷中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：283268