MATLAB实现基于端点效应优化的希尔伯特黄变换故障诊断系统

资 源 简 介

本项目提供一套基于MATLAB开发的故障诊断系统，专门处理机械信号中的非平稳特征。通过优化经验模式分解中的端点效应，结合自适应信号延拓，显著提升希尔伯特黄变换的精度。系统适用于多分量信号EMD分析，是旋转机械故障检测的理想工具。

详 情 说 明

基于端点效应优化的希尔伯特黄变换故障诊断系统

项目介绍

本项目是一个专为机械故障诊断设计的完整希尔伯特黄变换（HHT）处理系统。系统通过优化经验模式分解（EMD）过程中的端点效应问题，显著提升了对非平稳振动信号特征提取的准确性。核心创新在于采用自适应信号延拓算法抑制端点效应，确保EMD分解质量和时频分析精度，为旋转机械等设备的早期故障识别提供可靠技术手段。

功能特性

• 端点效应抑制：集成镜像延拓与极值点延拓两种优化算法，有效控制EMD分解过程中的边界失真
• 自适应EMD分解：实现多分量信号的自适应分解，提取物理意义明确的本征模态函数（IMF）
• 高精度时频分析：基于希尔伯特变换计算瞬时频率，生成高分辨率时频分布
• 全面可视化展示：提供希尔伯特谱、边际谱、IMF分量等多维度故障特征图形化展示
• 智能特征提取：自动识别主要故障特征频率成分并生成诊断报告

使用方法

数据准备

1. 准备待分析的一维时间序列数据（支持.mat或.txt格式）
2. 确保数据长度在1000-10000点之间，并明确指定采样频率
3. 数据文件应包含单列振动信号数据，支持模拟信号和实测振动信号

参数设置

运行前可根据需要调整以下参数：

• 延拓方法选择（镜像延拓/极值点延拓）
• EMD分解层数限制
• 筛分停止准则（默认基于柯西收敛准则）

执行分析

直接运行主程序，系统将自动完成：

1. 信号预处理与端点效应优化
2. EMD自适应分解
3. 希尔伯特谱计算
4. 故障特征提取与可视化

结果获取

程序运行后生成：

• IMF分量矩阵（MATLAB工作空间变量）
• 时频分析三维希尔伯特谱图
• 边际谱与瞬时频率分布图
• 端点效应抑制效果对比图
• 故障特征频率提取报告（包含频率成分和幅值信息）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：≥4GB（处理长信号时推荐≥8GB）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件完整实现了系统的核心处理流程，具体包含：信号数据读入与参数初始化功能、端点效应抑制预处理模块、经验模式分解执行单元、希尔伯特谱分析计算引擎、以及结果可视化与故障特征报告生成组件。该文件通过协调各算法模块的协同工作，确保从原始振动信号输入到故障诊断结果输出的完整处理链条高效执行。