ارائه روش EMD اصلاح شده برای آنالیز سیگنال نویزدار در حوزه زمان- فرکانس

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز

2 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی مکانیک، طراحی کاربردی، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز

چکیده

تبدیل هیلبرت- هوانگ یک روش جدید برای پردازش سیگنال می­باشد که در سال­های اخیر برای پردازش سیگنال دریافت شده از سیستم­های مکانیکی نیز به کار برده می­شود. این روش برای سیگنال­های بدون نویز به نتایج مطلوبی منجر می­شود ولی در اکثر موارد سیگنال­های تجربی با نویزهای اندازه­گیری آلوده شده و این نویزها سبب پیچیدگی بیشتر سیگنال برای پردازش و مانع استخراج اطلاعات صحیح می­شود. لذا در این پژوهش با اعمال اصلاحاتی در تبدیل هیلبرت- هوانگ امکان استفاده از این تبدیل برای سیگنال نویزدار فراهم شده است. بدین منظور اصلاحاتی در روش تجزیه مود تجربی[1] (EMD) برای تجزیه سیگنال به مؤلفه‌های آن صورت گرفته است. برای این منظور در روش پیشنهادی به جای استفاده از اسپیلاین مکعبی در محاسبه منحنی پوش­ها از اسپیلاین هموار استفاده شده است. اعمال این تغییر سبب کاهش اثر نویز گردیده و به استخراج نتایج بهتری از سیگنال­های تجربی منجر می­شود. معیار توقف[2]  استفاده شده برای فرایند غربال‌گری در روش متداول EMD به علت پیچیدگی سیگنال­های تجربی گاهی باعث خطای محاسباتی شده و سبب توقف روند برنامه می­شود که با اصلاح آن، مشکل مذکور نیز برطرف گردیده است. برای بررسی کارایی روش EMD اصلاح شده،  پاسخ ارتعاشات یک تیر ترکدار بدون حضور نویز و در حضور نویز توسط هر دو روش متداول و اصلاح شده در حوزه زمان- فرکانس مورد تحلیل قرار گرفت. نتایج حاکی از برتری روش اصلاح شده در حالت نویزدار می­باشد.

کلیدواژه‌ها


[1] Huang, N.E., Shen, Z., Long, S.R., Wu, M.C., Shih, H.H., Zheng, Q., Yen, N.C., Tung, C.C., and Liu, H.H., “The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis”, Proceedings of R. Soc. Lond. A 454, pp. 903–995, (1998).
­­­­
[2] Bernal, D., and Gunes, B., “An Examination of Instantaneous Frequency as a Damage Detection Tool”, 14th Engineering Mechanics Conference, Austin, Texas, (2000).
 
[3] Quek, S., Tua, P., and Wang, Q., “Comparison of Hilbert-Huang, Wavelet and Fourier Transforms for Selected Applications”, Mini-Symp. on Hilbert-Huang Transform in Engineering Applications, Newark,Delaware, (2003).
 
[4] Lin, S., Yang, J., and Zhou, L., “Damage Identification of a Benchmark Building for Structural Health Monitoring”, Smart Materials and Structures, Vol. 14, pp. 162-169, (2005).
 
[5] Yu, D., Cheng, J., and Yang, Y., “Application of EMD Method and Hilbert Spectrum to the Fault Diagnosis of Roller Bearings”, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol.  19, pp. 259-270, (2005).
 
[6] Salvino, L.W.,  and Pines, D.J., “Structural Health Monitoring using Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Phase”, Journal of Sound and Vibration, Vol. 294, pp. 97-124, (2006).
 
[7] Gao, R.X., and Yan, R., “Non-stationary Signal Processing for Bearing Health Monitoring”, International Journal of Manufacturing Research, Vol. 1, No. 1, pp. 18 – 40, (2006).
 
[8]­­­­ Loutridis, S. J., “Instantaneous Energy Density as a Feature for Gear Fault Detection”, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 20, pp. 1239- 1253, (2006).
 
[9] Quek, S., Tua, P., and Wang, Q., “Detecting Anomalies in Beams and Plate Based on the Hilbert–Huang Transform of Real Signals”, Smart Materials and Structures, Vol. 12, pp. 447-460, (2003).
 
[10] Soorgee, M.H., and Yousefi-Koma, A., “Crack Diagnosis in Beams using Propagated Waves and Hilbert Huang Transformation”, 4th International Conference on NDT, Chania, Crete-Greece, (2007).
 
[11] Douka, E., and Hadjileontiadis, J.L., “Time-frequency Analysis of the Free Vibration Response of a Beam with a Breathing Crack”, NDT&E International, Vol. 38, pp. 3-10, (2005).
 
[12] Loutridis, S., Douka, E., and Hadjileontiadis, J.L., “Forced Vibration Behaviour and Crack Detection of Cracked Beams using Instantaneous Frequency”, NDT&E International, Vol. 38, pp. 411-419, (2005).
 
[13] Shi, Z.Y., Law, S.S., and Xu, X., “Identification of Linear Time-varying made of Dynamical Systems From Forced Excitation using Hilbert Transform and EMD Method”, Journal of Sound and Vibration, Vol. 321, pp. 572-589, (2008).
 
[14] Fritsch, F.N., and Carlson, R.E., “Monotone Piecewise Cubic Interpolation”, SIAM J.    Numerical Analysis, Vol. 17, pp. 238-246, (1998).
 
[15] Wahba, G., “Spline Models for Observational Data”, SIAM, Philadelphia, (1990).
 
[16] Hastie, T.J., and Tibshirani, R.J., “GeneralizedAdditive Models”, Chapman and Hall, London, (1990).
 
[17]  Cheng, S.M., Wu, X.J., Wallace, W., and Swamidas, A.S.J., “Vibrational Response of a Beam with a Breathing Crack”, Journal of Sound and Vibration, Vol. 225, pp. 201-208, (1999).