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颤振试验数据往往具有信噪比低、模态密集及非平稳现象严重等特点,对数据处理精度提出较高的要求。为精确提取颤振模态参数,对颤振边界进行准确预测,提出了一种改进的希尔伯特黄变换算法,算法首先对测试信号进行移频处理,降低模态混叠程度,然后进行EMD分解,并对分解结果进行希尔伯特变换得到相应的瞬时幅值和瞬时相位,最后通过曲线拟合识别颤振模态参数。通过理论分析和数值仿真完成相应的特性研究,并采用实测颤振试验数据进行了分析验证,结果表明,改进的希尔伯特黄变换方法可以较精确地提取颤振模态参数和预测颤振临界速度,从而