基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法-论文.pdf

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1、第26卷第3期海军工程大学学报V01．26NO．32014年6月JOURNALOFNAVALUNIVERSITYOFENGINEERINGJun．2014DOI：10．7495／j．issn．1009—3486．2014．03．002基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法任安民，何琳，苏永生，毛荣富(1．海军工程大学船舶振动噪声重点实验室，武汉430033；2．海军工程大学动力工程学院，武汉430033)摘要：针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题，提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)

2、和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声，并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位，实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明：该方法在信噪比为一12dB、一15dB、一18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法，且背景噪声干扰成分得到了有效抑制，调制信号检测效果显著提升。最后，通过推进器空化信号检测台架试验验证表明：该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。关键词：希尔波特变换；经验模态分解；时延相关；

3、解调技术中图分类号：U664．3；TP277文献标志码iA文章编号：1009—3486(2014)03—0007—06DetectionofcavitationcharacteristicswithdemodulationtechniquebasedonEMDandHilberttransformRENAn-miD，HELin，SUYong—sheng。，MAORong—fu(1．NationalKeyLaboratoryofShipVibration8LNoise，NavalUniv．ofEngineering，Wuhan43003

4、3，China；2．CollegeofPowerEngineering，NavalUniv．ofEngineering，Wuhan430033，China)Abstract：Tosolvetheproblemofweakmodulationcharacteristicsandstrongbackgroundnoiseap—pearinginthedetectionoffaultvibrationsignalofshippropellercavitation，ademodulationtechniqueisproposedbasedon

5、thedelay—relatednoisereduction，empiricalmodedecomposition(EMD)andHil—berttransform．Firstly，analysesaremadeofsixkindsofdemodulationalgorithmthatrefertothetra—ditiona1Hilberttransform，HilberttransformcombinedwithEMD，Hilberttransformcombinedwithrelatednoisereduction，Hilber

6、ttransformcombinedwithrelatedreductionnoise，EMDandHilberttransform，HilberttransformcombinedwithdelayassociationandHilberttransformcombinedwithdelayassociationwithEMD．Secondly，atthesignaltonoiseratiosof一12dB，一15dBand一18dB，themodulationsimulationdataiSdealtwithandthetimed

7、elayrelatedtothenoisereductionalgorithmisgreatlysuppressed．TheEMDadaptivefrequencytechnologycanfindthebestbandaccordingtodi—visionmodulationinherentcharacteristics，andmeanwhilethemodulatedsignaliSremarkablyim—proved．Finally，apropellermodeltestpumpneedstogothroughthecavi

8、tationvibrationsignalde—modulationanalysis．Theresultsshowthattheproposedsyntheticalgorithmcanwellidentifytheca