旋转机械振动信号基于EMD的希尔伯特变换和小波变换时频分析比较

基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和基于小波变换(Wavelet Transformation,WT)的时频分析在时域、时频域和频域进行了比较研究,研究结果说明,旋转机械振动信号基于EMD的HT时频分析方法比基于WT的有效。