СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОГИБАЮЩЕЙ ВЫСОКОЧАСТОТНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ МОД И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГИЛЬБЕРТА
Аннотация
Рассматривается метод декомпозиции сложных вибрационных сигналов на отдельные эмпирические моды (существенные модальные функции) с последующим спектральным
анализом огибающей высокочастотных компонентов, полученных на основе преобразования Гильберта. Результаты компьютерного моделирования и обработки реальных сигналов подтверждают эффективность применения данного метода для диагностики дефектов зубчатых колес (редукторов) и подшипников качения.
Об авторах
Ш. Ч. КанБеларусь
А. В. Микулович
Беларусь
В. И. Микулович
Беларусь
Список литературы
1. Абдуллаев, А.А. Автоматизация вибpодиагностиpования подшипниковых узлов /
2. А.А. Абдуллаев [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.vibration.ru/avd-avpu/avdavpu. shtml. – Дата доступа : 22.08.2007.
3. Барков, А.В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации / А.В. Барков. –
4. СПб. : Изд-во СПбГМТУ, 2000. – 160 с.
5. Баркова, Н.А. Оптимизация методов диагностики подшипников качения по высокочастотной вибрации / Н.А. Баркова [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.vibrotek.com/russian/articles/op-thi/index.htm. – Дата доступа : 24.01.2002.
6. The empirical mode decomposition method and the Hilbert spectrum for non-stationary time series analysis / N.E. Huang [et al.] // Proc. R. Soc. Lond. – 1998. – A454. – P. 903–995.
7. Кан, Ш.Ч. Анализ нестационарных сигналов на основе преобразования Гильберта – Хуанга / Ш.Ч. Кан, А.В. Микулович, В.И. Микулович // Информатика. – 2010. – № 2 (26). – С. 25–35.
8. Карасев, В.А. Доводка эксплуатируемых машин / В.А. Карасев, А.Б. Ройтман. – М. :
9. Машиностроение, 1986. – 192 с.
10. Научно-технический прогресс в машиностроении. Современные методы и средства
11. вибрационной диагностики машин и конструкций / Ф.Я. Балицкий [и др.]. – М. : Международный центр научной и технической информации, Институт машиностроения им. А.А. Благонравова АН СССР, 1990. – Вып. 25. – 115 с.
12. Flandrin, P. Empirical mode decomposition as a filter bank / P. Flandrin, G. Rilling,
13. P. Goncalves // IEEE signal processing letters. – 2004. – Vol. 11, № 2. – P. 112–114.
14. Boudraa, A.O. EMD-Based Signal Noise Reduction / A.O. Boudraa, J.C. Cexus, Z. Saidi //
15. International Journal of Signal Processing. – 2004. – Vol. 1, № 1. – P. 33–36.
16. Wu, Zhaohua. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode
17. decomposition method / Zhaohua Wu, Norden E. Huang // Proc. R. Soc. Lond. – 2004. – A454. – P. 1597–1611.
18. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. – 2-е изд. – СПб. :
19. Питер, 2006. – 751 с.
20. Сороко, Л.М. Гильберт-оптика / Л.М. Сороко. – М. : Наука, 1981. – 160 с.
21. Крот, А.М. Применение быстрых алгоритмов дискретных ортогональных преобразовании в задачах сжатия и распознавания цифровых изображении / А.М. Крот, М.Н. Долгих. – Минск, 1993. – 64 с. – (Препринт / Институт технической кибернетики АН Беларуси ; № 8).
Рецензия
Для цитирования:
Кан Ш.Ч., Микулович А.В., Микулович В.И. СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОГИБАЮЩЕЙ ВЫСОКОЧАСТОТНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ МОД И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГИЛЬБЕРТА. Информатика. 2010;(4(28)):16-26.