关键词：振动检测;Hilbert-Huang变换;Volterra模型;信号分解;特征提取
摘 要：为提高有载分接开关(OLTC)机械故障诊断的自适应性、特征分辨率以及识别效率,提出一种包含聚合经验模态分解(EEMD)分解和Hilbert边际谱分析的改进HHT方法,与混沌时间序列的Volterra模型相结合来提取OLTC的机械故障特征。具体应用时,首先对OLTC切换过程中的多通道振动信号进行EEMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,然后应用Hilbert谱分析法求取各IMF的Hilbert边际谱。进一步,应用Volterra模型根据Hilbert边际谱构建Volterra特征矩阵,以矩阵奇异值为故障特征参量。最后搭建了OLTC典型机械故障真型实验平台,采用文中方法获取并分析了几种典型机械故障的振动信号,并借助多分类支持向量机对数据集进行分类识别,验证了所提出故障诊断方法的有效性。与其他方法对比得知,新方法取得了较高的故障识别准确率。
内 容：原文可通过湖北省科技信息共享服务平台（http://www.hbstl.org.cn)获取