提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。

基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号，通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m，需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数（在压缩包内）和已安装的EMD工具箱中emd函数。

台湾中央大学HHT程序 matlab程序 有演示文稿

摘要 ：以地震波 的谱分 析为例 ，对 比分析 了 Hilbert-Huang变换 (}{I{]r)与傅立 叶变 换的差别 ，结 果表 明 ：HHT是 对非平稳时程进行数据分析 的有效工具 ，能有效地将各种频率成份 以固有模态 函数 的形 式从时程 曲线 中分 离 出 来 ，但这 种固有模 态函数与傅立叶变换结果不 同，而且 Hilbert谱 是包 含时 间 一频 率 一振 幅 的三维谱 ；可采 用在 端点改造一个小波 串的方法解 决 HHT存 在的端 点飞翼 现象．文中还提 出确定是否终 止 固有模 态 函数分 离过程 的一种方法 ．

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Hilbert-Huang 变换非常之好

基于Hilbert-Huang变换的高斯线性调频信号的时频分析，单佩韦，李明，基于经验模式分解算法的Hilbert-Huang变换把复杂的数据分解成瞬时频率有意义的、指定余项误差的固有模态函数，是一种数据驱动的自适��

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针对目前研究多端配电网故障定位的方法不多，提出了一种多端配电网的行波故障定位方法。HilbertHuang变换法是一种非平稳信号处理工具，通过采用HilbertHuang变换法对配电网各端故障行波信号进行处理。将故障暂态行波的α模电流分量进行经验模态分解，取含高频信号的第一个IMF分量做Hilbert变换，得到相应的时频图。由时频图的第一个频率突变点确定行波波头到达线路两端监测点的时刻，依据定段方法与双端测距原理计算出故障点准确位置，从而实现了对多端配电网故障定位。仿真结果表明，本算法适应能力强，可靠，定位准确。

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