希尔伯特-黄变换因其良好的自适应性在局部放电等非线性、非平稳信号分析中得到广泛应用,但其分解过程中因运算产生的模态混叠常常使得分析结果产生较大偏差.本文通过小波包变换对待分析信号进行分解重构,将原始信号中的高低频信号分解,再对各重构信号分别进行经验模态分解,并以最优合成相关系数作为筛选标准选取有效的固有模态函数分量进行希尔伯特变换,最终绘制出原始信号的希尔伯特谱及边际谱.经过仿真及实际局部放电信号分析验证,与传统希尔伯特-黄变换相比,本文方法能有效地抑制模态混叠的影响,继而更准确地表达信号所含频率成分以及时频分布情况.
希尔伯特-黄变换 模态混叠 相关系数 小波包变换 局部放电