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基于HHT的液压缸动态特性分析新方法

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  液压缸在工作过程中,除了必须完成规定的动作和满足静态特性外,还需要具有良好的动态特性。液压缸的动态特性不良,往往会导致整个系统出现振动、液压冲击、噪声以及工作器件运动失调等现象。特别是对于起保压作用或在精密加工设备中的液压缸而言,其动态特性好坏还直接关系到整个系统是否能正常工作。

  以往分析液压缸动态特性,一般是数学建模与仿真的方法[1 -5]。由于液压传动介质的流动性、可压缩性、粘性、易受污染等特性以及易受温度、压力等环境的影响等原因,使得液压缸极易出现振动、噪声、冲击等不正常工作状态,动态特性具有复杂多变的非平稳特征[6]。建立充分考虑非平稳特征的数学模型,不仅工作量巨大,而且由于动态特性的复杂性,数学模型只能揭示部分动态特性,所得结论和实际有所出入,当忽略了弹簧、摩擦、内泄漏等非线性因素时,结论与实际有较大差别,很难解释实际动态测试中,时域波形复杂,频域尖峰繁多等异常现象[6]。因而,这种方法只局限于液压缸的设计,并不能对现实工作中的液压缸的动态特性进行有效的分析与评价。

  Hilbert-Huang 变换是由 Huang 等提出来的信号处理方法。由于该方法在处理非平稳信号上表现出来的强大性能和优势,使其广范应用于地震工程学[7]、故障诊断[8]、结构系统识别、生物医学工程等方面,成为信号处理特别是非平稳信号处理领域研究的热点,但在液压缸动态特性分析方面鲜有报道。

  本文结合希尔伯特黄变换理论提出了一种液压缸动态特性分析的新方法,并将其应用到某试验台夹紧缸的动态特性分析中,提取出了反映液压缸动态特性的自由振动信号。该方法不仅可以全面、客观地反映液压缸的动态特性,对液压缸设计有所帮助,而且对液压缸动态特性的测试与评价、液压缸故障诊断都有很好的参考价值。

  1 Hilbert-Huang 变换

  Hilbert-Huang 变换,由经验模态分解( EmpiricalMode Decomposition,简称EMD ) 与Hilbert 谱分析( Hilbert Spectral Analysis,简称HSA) 两部分组成: 任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为若干个IMF 分量; 然后对每个IMF 分量进行Hilbert 谱分析得到相应分量的Hilbert 谱; 最后汇总所有IMF 分量Hilbert 谱就得到了原始非平稳信号的Hilbert 谱,进一步可以得到信号的Hilbert 边际谱。

  1. 1 EMD

  EMD 方法是是一种自适应的信号分解方法,基于信号的局部特征,能把复杂的信号分解为按照频率从高到低产生的有限个基本模式分量之和,具有强大的局部适应性,而且分解所得到的IMF 分量也大都具备明确的物理意义[9],将原始信号EMD 分解后得到的IMF 分量根据不同的物理意义进行分类,在此基础上进行信号重构,就可以提取出含有特定物理意义的信号分量。篇幅所限,EMD 分解的具体方法可参见文献[8]等。

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