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1Hilbert-Huang譜
1.1Hilbert-Huang變換
HHT首先對信號進行EMD處理,得到信號的IMF及殘差。EMD分解的思路是:對一原始信號x(t),利用三次樣條函數曲線插值的方法找出其上、下包絡及包絡的均值曲線m(t),如果x(t)與m(t)之差h(t)不滿足IMF分量的條件,則將h(t)視為新的原始信號,繼續進行前述分解,直到找到本階的IMF,記為c(t)。重復計算,可以將x(t)分解為多個IMF分量ci(t)和殘差r(t)之和:x(t)=∑ici(t)+r(t)(1)對上述IMF分量ci(t)進行Hilbert變換,即可得到每個IMF分量的瞬時頻譜,綜合所有IMF分量的瞬時頻譜就可得到一種新的時頻描述方式,即Hilbert譜。Hilbert變換是一種線性變換,它強調局部性質,由它得到的瞬時頻率是最好的定義,避免了Fourier變換產生的許多事實上不存在的高、低頻成分,具有直觀的物理意義。ci(t)的Hilbert變換為:H[ci(t)]=ci(t)•1πt=P.V.∫+∞-∞ci(t-τ)πtdτ(2)其中P.V.表示柯西主值積分。構造ci(t)的解析信號為:zi(t)=ci(t)+jH[ci(t)]=ai(t)e-i(t)(3)式中:ai(t)為瞬時幅值,ai(t)=c2i(t)+H2[ci(t槡)];(t)為瞬時相位,i(t)=tan-1{H[ci(t)]/ci(t)}??梢钥闯觯?3)給出了幅值和相位的定義。定義瞬時頻率為:fi(t)=12πd[i(t)]dt(4)定義ci(t)的Hilbert譜為:Hi(t,f)=ai(t)f=fi(t)0f≠fi(t{)(5)如果直接對信號x(t)進行整體Hilbert譜分析,可以表示為:x(t)=Re∑iai(t)ei2π∫fi(t)d[]t(6)式(6)表達了信號x(t)聯合的時頻變化關系。根據式(5)和(6),可以得到x(t)的Hilbert譜:H(t,f)=∑iHi(t,f)(7)式(7)描述的Hilbert譜可看作是一種加權的聯合幅值-頻率-時間三維譜。又定義Hilbert邊際譜為:h(f)=∫T0H(t,f)dt(8)在式(8)的Hilbert邊際譜中,在某一頻率上存在著能量就意味著具有該頻率的振動存在的可能性,具有該頻率的波在信號整個持續時間內的某一時刻出現了,而該振動出現的具體時刻在Hilbert譜中給出。定義Hilbert能量譜為:ES(f)=∫T0H2(t,f)df(9)在分析中,可能只對某些頻率范圍內的信號感興趣,即對某幾個IMF分量的組合進行Hilbert變換,結果成為局部Hilbert譜。
1.2Hilbert-Huang譜與Fourier功率譜的比較
對解析信號zi(t)兩邊做Fourier變換,可以得到:zi(jω)=ci(jω)+j^ci(jω)(10)式中:^c(jω)為ci(t)的Hilbert變換,^c(jω)=H[ci(jω)],ω=2πf。如果只考慮正頻率部分,那么式(10)可寫為:zi(jω)=2ci(jω)=2∫+∞-∞ci(t)e-jωτdτω>0(11)典型的Fourier功率譜的定義為:設x(t)為一平穩隨機過程,若其自相關函數Rxx(τ)的傅立葉變換存在,即:Sxx(ω)=12π∫+∞-∞Rxx(τ)e-jωτdτ(12)則稱Sxx(ω)為x(t)的功率譜密度,ω為頻率。在工程中多用頻率f作為功率譜密度的自變量,這時有下面關系成立:Sxx(f)=2πSxx(ω)(13)另外由于工程上負頻率無意義,往往使用單邊譜密度,其定義為:Gxx(f)=2Sxx(f)=4∫+∞-∞Rxx(τ)cos2πfτdτf≥0(14)功率譜密度描述了隨機振動的頻率結構,從物理意義角度上看,它是隨機振動的能量按頻率分析的度量,功率譜密度曲線下方的面積即為隨機信號的均方值,即:∫+∞-∞Sxx(ω)dω=Rxx(0)=E[x2(t)]=φ2x(15)對比式(8)、式(11)和式(14)可以看出,由于IMF分量ci(t)是原始信號的某一個包絡,其幅值大于對應的原始信號,因而計算邊際譜的幅值與Fou-rier功率譜幅值是不一致的。
2公路運輸振動數據分析
公路運輸的振動響應一般隨運輸平臺、公路路面等級、運輸平臺速度等不同而有一定差異。為了獲取真實有效的振動響應數據,需要通過設計采集試驗,獲取在特定路面等級和運輸速度組合下一定時間長度的振動數據。文中利用LMS振動采集系統,以400Hz的采樣率,在不同的路面等級下以不同的速度,采集勻速運動的卡車上的產品振動情況。以某點位Z方向的振動為例,其中EMD分解將原始信號分為8個IMF和1個殘余量。將c1(t),r(t)略去,分別作c2(t)∶c8(t)的PSD并求和,得到P=∑8i=2PSD[ci(t)],與原始信號的PSD對比。,IMF分量中剔除了最高頻的c1(t)及殘差,基于IMF分量的在低頻部分有所加強,而在高頻部分得到了抑制。顯然,該計算對傳統功率譜密度計算中“低頻幅值偏低,高頻部分偏高”進行了有效修正。邊際譜的頻率與功率譜的頻率峰值點基本是一致的,表示邊際譜對信號能量特征的識別度較好。
3結語
文中對公路運輸的振動信號引入hht分析方法,對其進行經驗模態分解,得到各階IMF分量。通過對IMF分量與原始信號的Fourier功率譜分析,結果表明,通過合理選擇IMF分量的范圍,可以克服傳統功率譜分析針對非平穩信號處理中低頻偏低、高頻偏高的誤差。同時,振動信號的HHT邊際譜頻率與Fourier功率譜在統計意義上頻率具有較好的擬合度,表明邊際譜對隨機振動信號的頻率分辨度較好。采用HHT方法對公路運輸振動信號進行分析處理,是一種有效的振動特征提取方法。
作者:顏詩源 李新俊 吳勛 張仕念 何敬東 單位:北京市海淀區北清路109號203分隊