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基于hht-svm的滚动轴承故障诊断方法研究
滚动轴承故障诊断一直是机械监测领域的热点和难点问题，目前常用的方法主要包括振动分析、声学分析、温度分析、油液分析等。
但是，这些方法都存在一定的局限性，例如振动分析需要进行频域分析、转速变化影响较大等问题，给实际应用带来不便。
因此，为了改善机械故障诊断的准确度和实时性，研究者们不断地探索新的研究方法和技术。
近年来，随着机器学习方法的应用越来越广泛，基于hhtsvm的滚动轴承故障诊断方法逐渐受到研究者们的关注。
hhtsvm是一种将经验模态分解（HHT）与支持向量机（SVM）相结合的方法，可以对非线性、非平稳信号进行较好的分类和识别。
与传统的分析方法相比，hhtsvm具有更高的敏感性和准确度，尤其对于滚动轴承故障诊断这类需要高准确度的问题，更显得优越。
该方法的具体实施步骤包括：首先，采集滚动轴承的振动信号，然后进行经验模态分解，将原始信号分解成多个固有模态函数（IMF）。
接着，对于每个IMF，进行时域特征提取和频域特征提取，得到一组特征参数。
最后，选取支持向量机作为分类器，并使用hhtsvm方法进行滚动轴承故障诊断。
具体而言，将特征参数输入到支持向量机中进行训练和测试，最终得到判断结果。
该研究方法的优点是能够更准确地诊断滚动轴承的故障，而且可以将诊断结果实时反馈给控制系统，从而帮助企业提高生产效率和降低成本。
未来，随着物联网
技术的发展和应用，基于hhtsvm的滚动轴承故障诊断方法将得到更广泛的应用。
基于HHT的航空发动机转子故障特征自动提取与智能诊断高斌【摘要】提出了一种基于希尔伯特-黄变换的航空发动机转子故障特征自动提取方法,该方法利用经验模态分解得到转子故障信号的各模态分量,结合故障频率特征,直接从各模态分量中提取反映转子故障特征的特征向量.建立基于结构自适应神经网络方法的转子故障智能诊断模型,利用实验数据进行了实验验证,结果表明本方法在转子故障智能诊断方面取得了较好的效果.【期刊名称】《滨州学院学报》【年(卷),期】2015(031)006【总页数】4页(P19-22)【关键词】希尔伯特—黄变换;转子故障;神经网络;频率特征;智能诊断【作者】高斌【作者单位】滨州学院飞行学院,山东滨州256603【正文语种】中文【中图分类】V231航空发动机故障中常见的是转轴系统故障，其中转子故障中的不平衡只引起单纯的线性振动，而其他故障引起的振动均为非线性的，所以转子故障信号不同于一般的线性信号，具有明显的频率特性，信号中所包含的频率成分非常丰富［1］。
传统的时频分析方法在转子系统的振动信号分析中起了非常重要的作用，然而它们通常都不具备很好的自适应性。
小波变换在转子故障中被广泛应用而且取得了较好的效果［2－4］。
但是小波变换在使用中一旦选择了特定的函数是不能变换的，所以其本身不具有自适应性。
Wigner－Ville分布在分析故障信号时具有良好的时频聚集特性［5］，缺点是存在交叉干扰项。
希尔伯特—黄变换（HHT）对信号具有自适应分解能力，可以根据故障信号的自身特征分解出各模态分量，较传统的时频分析方法具有更强的自适应能力，因此，HHT被广泛应用于旋转机械故障诊断中［6－8］。
本文在现有研究的基础上，提出一套基于HHT的航空发动机转子故障特征参数，并实现了特征参数的自动计算，同时采用文献［9］提出的结构自适应神经网络方法构造了用于转子多故障智能诊断的集成神经网络模型，实现了转子故障的智能诊断，并用实际的转子故障数据进行了验证。
《基于HHT变换的滚动轴承故障诊断的研究》篇一一、引言随着工业的快速发展，机械设备在运行过程中的稳定性和可靠性变得尤为重要。
滚动轴承作为机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能。
因此，滚动轴承的故障诊断技术显得尤为重要。
传统的故障诊断方法往往依赖于信号处理技术和经验丰富的专家，但这些方法往往存在诊断效率低、误诊率高等问题。
近年来，随着信号处理技术的发展，基于HHT （Hilbert-Huang Transform，希尔伯特-黄变换）的滚动轴承故障诊断技术逐渐成为研究的热点。
本文将重点探讨基于HHT变换的滚动轴承故障诊断技术的研究。
二、HHT变换原理及特点HHT变换是一种基于经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析的信号处理方法。
它能够将复杂的非线性、非平稳信号分解为具有物理意义的本征模态函数（IMF），然后通过对这些IMF进行希尔伯特谱分析，可以得到信号的时频域特征。
与传统的信号处理方法相比，HHT变换具有以下特点：1. 自适应性：HHT变换能够根据信号本身的特性进行自适应分解，无需预先设定基函数。
2. 物理意义明确：HHT变换能够将信号分解为具有物理意义的IMF，便于理解和分析信号的内在特性。
3. 时频域联合分析：HHT变换能够同时提取信号的时域和频域特征，为故障诊断提供丰富的信息。
三、基于HHT变换的滚动轴承故障诊断方法基于HHT变换的滚动轴承故障诊断方法主要包括以下几个步骤：1. 信号采集与预处理：首先，通过传感器采集滚动轴承运行过程中的振动信号。
然后，对采集到的信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的质量。
2. EMD分解：将预处理后的信号进行EMD分解，得到一系列具有不同频率特征的IMF。
3. IMF筛选与组合：根据滚动轴承的故障特征，从IMF中筛选出与故障相关的模态，并进行组合，形成包含故障信息的特征向量。
4. 希尔伯特谱分析：对特征向量进行希尔伯特谱分析，得到信号的时频域特征。
基于高阶谱的旋转机械故障征兆提
取
“基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取”是指通过分析旋转机械中的高阶谱来检测机械故障，以提示可能存在的机械故障。
它使用振动信号的实时测量结果，利用复合数学和信号处理技术，从而分析出指示机械故障的相关特征。
一般来说，高阶谱（HOS）可以被视为振动信号的一种谱图，它把振动信号中的所有频率成分都表示出来，从而更好地表示信号的复杂性。
在旋转机械故障检测中，高阶谱是最常用的工具之一。
通过分析高阶谱可以检测出旋转机械的不正常振动，从而帮助及时发现故障，避免事故的发生。
高阶谱技术最重要的就是可以将振动信号分解成多个频率成分，从而方便更多的信号分析。
无论是快速傅立叶变换（FFT）、滤波、阈值检测，还是窗口加权，都可以应用到高阶谱技术中，以便更好地提取出机械故障的信号特征，当然也包括旋转机械故障的特征。
首先，要提取旋转机械的故障征兆，首先需要采集旋转机械的振动信号，并将其转换成信号的频率成分。
然后，把这些频率成分作为输入，利用复合数学和信号处理
技术，进行分析，从而提取出旋转机械故障的特征信号。
具体来说，可以利用频谱技术，如快速傅里叶变换（FFT）、滤波和窗口加权等，从而提取出机械故障信号的特征。
最后，再利用统计分析技术，对提取出的特征进行比较和分析，最终得出旋转机械故障的具体情况。
基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取技术是一种有效的故障检测技术，它利用信号处理技术，从而从振动信号中提取机械故障的相关特征，有助于及时发现故障，避免事故发生。
同时，它还可以提供有效的故障诊断信息，有助于更好地了解机械故障的特征，从而更好地指导机械设备的维护和保养工作。
《基于HHT变换的滚动轴承故障诊断的研究》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，机械设备在生产过程中的作用越来越重要。
作为机械设备中常见的关键部件，滚动轴承的故障诊断对于保障设备的正常运行和维护具有重要意义。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要依赖于信号处理技术，如频谱分析、小波变换等。
然而，这些方法在处理复杂信号时往往存在局限性。
近年来，HHT（Hilbert-Huang Transform）变换作为一种新兴的信号处理方法，在滚动轴承故障诊断中表现出较好的应用前景。
本文旨在研究基于HHT变换的滚动轴承故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。
二、HHT变换基本原理HHT变换是一种基于局部特征的信号处理方法，其核心思想是将原始信号分解为具有物理意义的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。
HHT变换包括两个主要步骤：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和Hilbert谱分析。
EMD用于将原始信号分解为一系列IMFs，每个IMF代表信号中不同频率成分的局部特征；Hilbert谱分析则用于计算每个IMF的瞬时频率和振幅，从而得到信号的时频分布。
三、基于HHT变换的滚动轴承故障诊断方法本文提出一种基于HHT变换的滚动轴承故障诊断方法。
首先，通过EMD将滚动轴承振动信号分解为多个IMFs；然后，对每个IMF进行Hilbert谱分析，得到其瞬时频率和振幅信息；最后，根据这些信息判断轴承是否发生故障以及故障的类型和严重程度。
具体步骤如下：1. 采集滚动轴承的振动信号，将其作为HHT变换的输入。
2. 利用EMD将振动信号分解为多个IMFs。
每个IMF应满足一定的条件，如极值点数与过零点数之差应小于等于1等。
3. 对每个IMF进行Hilbert变换，得到其解析信号。
通过解析信号可以计算出每个IMF的瞬时频率和振幅。
4. 根据瞬时频率和振幅信息，分析轴承的故障特征。
运用HHT边际谱的柴油机故障诊断
王醇涛;陆金铭
【期刊名称】《振动、测试与诊断》
【年(卷),期】2010(030)004
【摘要】提出了一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,简称HHT)边际谱的柴油机故障诊断方法.在3110柴油机上进行了气门间隙变化和断油等故障的模拟试验,测取了柴油机在断油工况和气门间隙异常工况下的气缸盖振动信号,并采用抽区间采样分析法对缸盖振动信号进行了时域特性分析.通过对故障敏感段信号的HHT边际谱分析,得出了在各工况下信号随时间和频率变化的精确表达,并以边际谱的最大峰值作为特征向量,采用马氏距离(Mahalanobis距离)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.试验分析表明,该方法即使在小样本的情况下也能有效地识别柴油机气门间隙变化和断油故障.
【总页数】4页(P465-468)
【作者】王醇涛;陆金铭
【作者单位】江苏科技大学船舶与海洋工程学院,镇江,212003;江苏科技大学船舶与海洋工程学院,镇江,212003
【正文语种】中文
【中图分类】TH133;TK413.4
【相关文献】
1.基于阶次跟踪和HHT边际谱的轴承故障诊断研究 [J], 康海英;栾军英;郑海起;秘晓元
2.基于HHT边际谱与SVM的柴油机故障诊断方法研究 [J], 王醇涛;陆金铭;周海港
3.基于HHT边际谱熵-马氏距离的滚动轴承故障诊断 [J], 李巧艺;单奇;陈跃威
4.基于EEMD-HHT边际谱的轴承故障诊断 [J], 张鑫;吴亚锋;朱帅琦
5.基于小波去噪和EEMD_HHT边际谱的滚动轴承故障诊断 [J], 胡谧
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基于HHT算法的机械故障分析系统吴睿;万舟;熊新;汤占军【摘要】The common mechanical faults were studied. Taking the rotor' s dynamic balance as an example, the common analysis system of mechanical faults was given. Using the improved Hilbert-Huang transformation based on Lab VIEW, the joint time - frequency analysis was taken for the trial data of the rotor' s dynamic balance, and the detailed analytical diagram was obtained. The harmonic which is generated by virtual oscilloscope based on Lab VIEW was used for verifying the system. The data of the rotor' s dynamic balance vibration on "BENTILEY" laboratory bench was analysed by the system, and the data of the reference diagram was provided for the study of the rotor' s fault of dynamic balance. The result shows that the system is applicable.%针对常见的机械故障进行分析研究,以转子动平衡为例,给出可通用的机械故障分析系统方法.在LabVIEW平台上应用希尔伯特-黄变换方法,对机械故障中的转子动平衡振动试验数据进行时频联合域分析,得出具体分析图.利用LabVIEW平台的虚拟示波器产生谐波对系统进行验证.通过本系统对“BENTILEY”实验台的转子动平衡振动数据进行分析处理,为研究转子动平衡故障提供参考图形数据.结果表明:该系统是可行的.【期刊名称】《武汉工程大学学报》【年(卷),期】2012(034)001【总页数】5页(P74-78)【关键词】希尔伯特-黄变换;LabVIEW;动平衡;振动信号分析【作者】吴睿;万舟;熊新;汤占军【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TH170 引言系统故障诊断主要是对系统运行状态和异常情况作出判断，并根据诊断结果寻求排除系统故障的依据，故障诊断技术的四个核心步骤是：信号采集、特征提取、模式识别和智能诊断，其中最难的步骤是采集故障信号和提取特征量.机械设备在运行中的振动信号是反映其整体与变化规律的主要信号.因此，最时新的诊断方法是利用振动信号进行诊断.在传统的信号处理中傅立叶变换是最常用的方法.虽然基于傅立叶变换的信号广泛应用于表述及分析离散时域信号领域，但是傅立叶变换只能从整体信号的时域表示得到其频谱，也就意味着只能完全在时域或完全在频域对信号的阐述，因此不能全面的描述信号同时在频域和时域中的变化，对信号的判断有一定的缺陷[1].而且傅立叶变换只能描述线性平稳信号的变换，而当旋转机械发生故障时的振动信号大多为非线性非平稳信号，其表示量(如功率谱等)也是时变函数.对于这种情况，只了解信号在时域或频域的瞬时特性是不够的，还需要得到信号频谱随时间变化的情况.为此，时频分析法就有了用武之地.时频分析法可以在同一时间内提供振动信号的时域和频域的联合特征，主要反应出信号的局部特征，同时进行多尺度边缘检测，因此可对旋转机械的非平稳非线性故障例如动不平衡、不对中、动静碰摩等傅立叶变换难以有效分析的非平稳振动进行分析[2].时频分析法已广泛应用于旋转机械的故障诊断中.时频分析即时频联合域分析的简称，其基本思想是设计时间和频率的联合函数，用它可以同时描述信号在时间和频率的能量密度或强度分布.由于这种分析方法提供了时间域与频率域的联合分布信息，所以我们可以清楚地了解信号频率随时间变化的关系.希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform，以下简称：HHT)是由美籍华人黄鄂等人于1998年提出，作为一种新型的经验模态分解时频分析法,其引入Hilbert 谱的概念和Hilbert谱分析，这种对信号的处理方法可同时对信号的时域和频域进行分析，并且信号处理过程具有自适应性，非常适合处理非线性非平稳信号.因此，HHT变换在目前已知的机械故障诊断与非平稳信号处理上有很大的优越性.本文主要研究基于LabVIEW平台的一套机械故障诊断系统，选用了HHT算法对故障信号进行分解和分析.1 新型时频分析方法-HHT算法HHT算法首先通过经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition，以下简称：EMD)对非平稳信号进行有效分解并得到一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function，以下简称：IMF)，然后每一个固有模态函数再通过Hilbert变换得到其瞬时频率和瞬时幅值，从而可得到Hilbert边际谱，具体流程图如图1所示.这样就有了对数据进行时频分析的依据，并且从波形图中清晰地看出时间与频率的互相关系，从而合理的定义了瞬时频率及其物理意义，初步建立了以瞬时频率为基函数的新时频分析法系统[3].其中，EMD是最重要、最具创新性的部分.图1 HHT算法流程图Fig.1 HHT flow chart2 HHT算法的实现EMD方法在Matlab平台实现较多，也有使用LabVIEW与Matlab结合实现的[4].本文针对LabVIEW工具箱中缺少EMD算法的问题，对LabVIEW进行二次开发，实现EMD的算法及HHT分析方法.使用LabVIEW2010版，实现EMD程序(见图2)和HT(Hilbert Tromsform,以下简称：HT)程序(见图3).当信号进入程序时，首先进行三次样本拟合构造包络线，求出上下包络线；然后按IMF的取值条件之一——上下包络线的均值为零，对所求的信号的包络线进行判断，之后再进行EMD程序，其目的是消除载波与平缓不在要求内的幅值，本程序通过限定方差的大小在0.2～0.3之间来对所出信号进行筛选，其中，需要对剩余分量进行判断，判断标准为剩余分量已是单调函数，不可能再从中提取IMF分量，这样所得到的IMF分量再进入希尔伯特变换程序中，本程序使用到快速Hilbert变换作为分析主体程序，最终得到Hilbert变换波形图与Hilbert变换边际谱.图2 EMD程序 Fig.2 EMD procedure图3 HT程序Fig.3 HT procedure利用仿真信号5sin(4π40t)+3sin(2π30t)+2sin(3π4t)对程序进行检验.采样数为1 000，采样频率为1 000 Hz，仿真信号波形图见图4.用HHT算法对仿真信号进行分析、分解得到3个IMF分量波形图(见图5).由图可见，IMF分量1是从仿真信号中分解出来的高频模态分量，对应了仿真信号公式中的第一个正弦函数部分；IMF分量2则是次高频模态分量，对应仿真信号中的第二个正弦函数部分；IMF 分量3为分解后得到的次模态分量，其频率较低，幅度也很小，为仿真信号中第三个正弦函数部分.IMF分量4即为剩余分量，其值接近于0.由此可知，仿真信号得到了详细的分解，程序具有可靠的信号分解和时频处理能力.图4 仿真信号波形图Fig.4 Simulation signal waveform图5 仿真信号IMF分量波形图Fig.5 IMF components waveform of simulation signal3 实验验证采用能够模拟旋转机械故障的Bently模拟转子试验台，仿真转子的故障信号[5].信号采集卡采用NI公司生产的PCI-6251，此采集卡为16位，具有1 MS/s (多通道)和1.25 MS/s (单通道)两种通道形式，同时包括16路模拟输入、2路16位模拟输出(2.8 MS/s)、24条数字I/O线、32位计数器以及70多个信号调理选项关联DIO(8条时钟线, 10 MHz)[6]；其中所使用的模拟和数字触发NI-MCal校准技术和采用高精度M系列采集卡提高了测量精度、分辨率和敏感度.压电传感器输出的原始信号经处理后的电压信号波形图见图6，各个IMF分量的波形图见图7，第一阶IMF分量和第二阶IMF分量对应的边际谱图见图8.由图6、图7、图8可看出，HHT算法将动平衡故障所产生信号的固有模态分量分解出来.第一阶、第二阶IMF分量幅度较大，信号很杂，尤其第一阶IMF分量具有很明显的调幅特征，从第一阶IMF分量上更容易看出放大了的故障特征，证明高频成分的存在是由转子动不平衡造成.第三阶IMF分量为基频分量，第四阶IMF 为剩余分量，幅值接近于0.在边际谱中看出，其幅值主要出现在频率的0～250 Hz与1750～2000 Hz之间.因此，图7、图8反映出来的故障特征符合转子动平衡的描述.图6 原始电压信号波形图 Fig.6 Original signal waveform图7 各个IMF分量波形图 Fig.7 IMF components waveform图8 HHT边际谱图Fig.8 HHT marginal spectrum4 结语在LabVIEW平台下开发了“转子动平衡故障诊断系统”.通过在Bently转子实验台对转子动平衡进行分析试验,验证该系统是成功的、可靠的.在LabVIEW平台使用HHT算法能准确稳定的读取数据，并且可以通过对Hilbert谱的观察看出是否出现机械故障问题，若能把实时监测与数据储存方面结合到本系统中，其实际应用性将得到更大的提高.参考文献：[1] 谭宇硕.基于改进HHT方法的旋转机械故障诊断的研究[D].保定：华北电力大学,2007．[2] 周月琴.机械设备状态检测系统设计及其信号处理算法研究[D].南京：南京信息工程大学,2008．[3] 李博.基于LabVIEW的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用研究[D].太原：太原理工大学,2008．[4] 王珍，郭方，江亲瑜.EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J].噪声与振动控制,2009(4):54-57.[5] 迟万超，张方.基于LABVIEW的HHT法疲劳损伤时频分析[J].研究与开发,2011,30(7):34-38.[6] 万书亭.基于机电综合特征的发电机转子故障诊断系统的研究[J].华北电力大学学报， 2007，34(6)：28-36.。
设备设计/诊断维修/再制造现代制造工程2008年第3期基于HHT的机电系统滚动轴承故障诊断张华君,杨建伟(太原科技大学机械电子工程学院,太原030024)摘要:滚动轴承是旋转机械中最常用的零件,它也是最容易损坏的零件之一。
滚动轴承的质量直接影响整个机械系统的运行。
采用经验模态分解(Emp iricalM ode D eco m po siti on,E M D)与H ilbe rt变换相结合的HHT(H il bert-H uang T ransfo r m)方法,对滚动轴承的故障机理和故障特征进行分析。
通过实际应用与传统的时域分析、频谱分析方法相比较,该方法更能提取滚动轴承故障特征,并且所得结果与理论上滚动轴承的故障特征是一致的,因此,HHT方法对滚动轴承故障诊断是有效的、可行的。
关键词:滚动轴承;HHT;E M D;本征模态函数(I M F);H il bert谱;傅立叶变换中图分类号:TH17文献标识码:B文章编号:1671)3133(2008)03)0109)03The fault diagnosis of rolli ng elem ent bearings i n electro m echanicalsystem based on HHTZhang H ua-j u n,Yang Jian-w ei(Schoo l ofM echanical and E lectron ic Eng i n eering,Taiyuan Universityof Sc ience and Technology,Ta i y uan030024,C HN)Abstrac t:R o lli ng bea ri ng is the m ost co mmon l y used co m ponent i n t he ro tati ng m achi nery and is one of t he m ost easil y da m aged components.The qua lity p s badness or goodness o f ro lli ng bear i ng can directl y infl uence the runni ng o f t he who l e m ach i nery sy s-te m.A dopts t he i ntegrati on of E M D and H ilbert transfor m.A nd it ana l y ses t he fault m echan is m and fault charac teristi cs o f ro lli ng bearing.By the practi ca l app licati on and the comparison bet w een the traditi onal ti m e-do m a i n ana l ysis and spectru m ana l ys i s.M eans can better ex tract the fault character i sti cs of ro lli ng bea ri ng.A nd result i s un if o r m w ith t he fau lt charac teristi cs of ro lli ng bearing fro m t heory.A nd so t he HHT m e t hod is e ffective and feasi b l e on the fault d i agnos i s o f ro lli ng bear i ng.K ey word s:R o lli ng bear i ng;HHT;E M D;I M F(Intr i nsi c M ode Function);H il bert spectru m;Fourier transfor m据相关统计资料表明,机械设备70%的故障是振动故障,而振动故障中的70%是由轴承引起的。
基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究一、本文概述随着现代工业技术的飞速发展，机械设备在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
然而，机械设备在长时间运行过程中，不可避免地会出现各种故障，这不仅影响设备的正常运行，还可能引发严重的安全事故。
因此，对机械设备进行故障诊断，及时发现并处理潜在问题，已成为当前工业领域研究的热点之一。
本文旨在研究基于经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）的机械故障诊断方法。
EWT是一种新型的时频分析方法，能够有效地提取机械设备振动信号中的特征信息，为故障诊断提供有力的支持。
本文首先介绍了EWT的基本原理及其在信号处理中的应用，然后详细阐述了基于EWT的机械故障诊断方法的设计和实现过程，包括信号预处理、特征提取、故障诊断等环节。
通过实验验证了该方法的有效性和可靠性，为机械故障诊断提供了一种新的解决方案。
本文的研究内容不仅具有理论意义，还具有实际应用价值。
通过深入研究EWT在机械故障诊断中的应用，不仅可以推动信号处理技术的发展，还可以为工业设备的维护和管理提供有力支持，提高设备的可靠性和安全性，促进工业生产的持续稳定发展。
二、经验小波变换理论基础经验小波变换（Empirical Wavelet Transform, EWT）是一种自适应的时频分析方法，特别适用于处理非平稳信号，如机械设备在运行过程中产生的振动信号。
EWT克服了传统小波变换中基函数选择困难和非自适应性的问题，通过数据驱动的方式，自动提取信号中的固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），进而实现信号的有效分解和特征提取。
傅里叶谱分析与滤波：EWT首先对信号进行傅里叶变换，分析其频谱特性。
然后，根据频谱中的峰值点或模态信息，确定所需的IMF 数量。
接着，通过设计相应的带通滤波器，将原始信号分解为若干个频带。
经验尺度函数构造：在每个频带内，EWT构造经验尺度函数，这些函数能够自适应地匹配信号在该频带内的局部特性。
