希尔伯特黄变换

资 源 简 介

希尔伯特黄变换

详 情 说 明

希尔伯特黄变换是一种先进的非线性非平稳信号分析方法，特别适用于故障诊断领域。该方法通过结合经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换，能够有效处理复杂信号中的端点效应问题。

在技术实现上，该方法首先通过EMD分解将原始信号分解为若干本征模态函数（IMF），这一过程能自适应地将信号分解为不同尺度的分量。每个IMF分量都满足希尔伯特变换的条件，这使得后续的分析更加精确。

针对端点效应这一常见难题，程序中采用了特殊的延拓方法来处理信号边界。通过在信号两端进行合理延拓，有效避免了分解过程中在端点处产生的误差传播问题，这对于故障特征提取的准确性至关重要。

该方法在机械设备故障诊断中表现出色，能够准确识别出信号中的微弱故障特征，为早期故障预警提供了可靠的技术手段。其自适应分解特性使其特别适合处理旋转机械振动信号等复杂的工程信号。