【摘 要】
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用希尔伯特-黄变换算法（HHT）对高频周期抖动的分解进行了研究。通过将小波阈值和FFT滤波相结合,去除随机成分和低频周期抖动后,对高频周期抖动进行经验模态分解（EMD）,将得到的各
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用希尔伯特-黄变换算法（HHT）对高频周期抖动的分解进行了研究。通过将小波阈值和FFT滤波相结合,去除随机成分和低频周期抖动后,对高频周期抖动进行经验模态分解（EMD）,将得到的各固有模态函数（IMF）分量经过HHT变换得到Hilbert谱。结合IMF时域图和HHT时频谱,能较准确地估算各抖动成分的频率和其他信号特性,弥补已有算法在研究高频周期抖动的不足,并首次提出分频段分解抖动的方法。将实际抖动数据的测量结果与本方法估算的结果比较可知,HHT算法分解抖动的精度较高。
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