基于HHT的航空直流串行电弧特征提取方法

由于飞机内部布线空间有限、电弧故障存在发生时间地点随机以及特征不明显等问题,导致检测困难。本文基于航空270 V高压直流（HVDC）系统开展直流串行电弧故障特征提取方法研究,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取电弧电流交流分量的时域和频域特征量。选择HHT的固有模态函数IMF5瞬时幅值的峰峰值和标准差作为识别电弧故障的时域特征,与原始信号中提取的时域特征量对比,正常和电弧特征量的区分度更大;选择HHT的固有模态函数IMF1+IMF2、一定频带范围内的瞬时幅值计算得到的谐波功率和作为区分正常和电弧情况的频域特征量。与常用的快速傅里叶变换（FFT）方法相比,HHT三维时频谱能够反映信号的局部特征,HHT方法计算得到的正常和电弧特征量之间的区分度更大,电弧和正常特征量的比值最高可达346。基于HHT的电弧故障特征提取方法能够更好地区分正常和电弧情况,有助于提高电弧故障的检测率,降低虚警率,具有重要的工程应用价值。     

基于经验模态分解的燃烧不稳定性分析

实验研究了在常温常压条件下贫燃预混旋流火焰的燃烧不稳定性,发生燃烧不稳定性时其压力脉动表现为非平稳信号.利用一种基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)算法对在当量比分别为0.71和0.80工况下的压力脉动信号进行了时频分析.针对压力脉动信号进行经验模态分解,选取主要的固有模态函数(IMF),对IMF通过HHT变换得到瞬时频率并进行统计分析.结果表明:在当量比为0.71时,压力信号呈间歇式的脉动,其振型为拍振;在当量比为0.80时,脉动压力信号则呈现出极限环振型.在基于EMD的HHT变换中,IMF体现了燃烧不稳定性的固有模态且具有自适应性强的特点.      

九黄机场8月和10月风特征分析

利用九黄机场20号跑道自动观测站2004-2010年8月和10月的2分钟平均风向和风速资料,对九黄机场8月和-10月风向、风速的半小时平均状况进行了统计分析。分析表明：九黄机场8月和10月风向分布总体差别不大,8月主导风向为ESE和SSW,10月主导风向为NNE和S;N和NNE风向日出现时间变化很大;风速日变化特征明显,夜间风速较小,白天风速较大;上午8：00左右风速开始逐渐增大,8月平均最大风速时间段为17：00．18：00,10月平均最大风速时间段为18：00．19：00,8月日半小时平均最大风速为5m·s^-1,10月日半小时平均最大风速为3．5m·s^-1;8月风速大于12m·s^-1几率较小,10月风速大于10m·s^-1几率较小,可为8月和10月九黄机场飞机起降提供有益参考。     

氯化钾镀锌大规模生产故障分析

本文对氯化钾镀锌在大规模生产中存在的故障进行系统的研究和分析，发现镀锌层的主要故障有发花、发雾、碰伤、掉膜、淋漆等。选择好的光亮添加剂、加强镀锌后清洗，改进下挂方式、调整浸漆工艺等，并加强管理是有效提高产品一次性合格率的主要措施。     

基于希尔伯特-黄算法瞬时测频的DSP实现

文章阐述了希尔伯特-黄瞬时测频技术的基本原理,介绍了希尔伯特．黄瞬时测频算法的DSP软件实现,包括系统软件设计框架介绍、子系统任务划分、DSP／BIOS的应用、BOOT模块、数据处理模块和HPI模块等内容,并给出了实际系统的性能分析。     

汉英习语中“黄”颜色文化意蕴辨析

语言是文化的载体,习语是语言的精华。习语中的颜色词在不同文化中被赋予了不尽相同的联想意义。本文通过对汉英习语中＂黄＂颜色的意蕴辨析,以探讨揭示积淀于＂黄＂颜色习语中不同民族文化心理及其在跨文化交流中的影响变迁。     

学会淡定

<正>什么是淡定?在辞海、字典里竟一时找不到这条词目。我理解,所谓淡定,有平淡、淡泊和稳定、坚守的意思。简言之,就是一种使心行形成淡然稳定的力量。即使面对各种动荡的境况时,仍保有正确状态而不随其转变。淡定是一种顿悟。人生不如意十有八九,如果世事都春风得意,那必然不是生活,而是白天的梦境。试想,人生四大喜事:"久旱逢甘露,他乡遇故知,洞房花烛夜,金榜题名时",有多少能如愿?人生     

为爱而行——新西兰南岛的纯美之旅

<正>提到新西兰,你先想到的是清新的空气、宁静的土壤,是漫山遍野的牛羊,还是指环王中空灵梦幻的场景?无论怎样,这个国度赋予了人们对美丽大自然煌一切遐想,而这些遐想会随着旅程的行进绽放出更加绚烂的花火。我深深地记得,当乘坐了10多个钟头的飞机走出机场,当双脚真真切切地踏上这片土地的时候,扑面而来的空气带着淡淡甜香,清澈而明媚的味道,仿佛有股神奇的力量一扫身心的疲惫,我对自己说,我要的就是这里。     

基于希尔伯特-黄与小波变换的压气机失速信号分析方法

针对多级跨声速压气机失速过程壁面静压测量数据,分别采用希尔伯特-黄变换(HHT)和小波分析方法进行时频分析。相比于小波分析方法,HHT时频图中失速过程的频率特征变化更为明显,且利用HHT图中失速发生后的特征频率可判断出失速团的旋转速度。结合方差分析,进一步探索了获取失速先兆信号的可行性。结果表明,两种方法均可用于压气机失速先兆预测,其中HHT方法能够提供更高层次的分解信号,得到的失速先兆更为提前。     

基于改进HHT的一体化电液作动器故障诊断

介绍了机载变排量变转速一体化电动静液作动器(EHA-VPVM,Electro-Hydrostatic Actuator with Variable Pump displacement and Variable Motor speed)的系统结构,根据EHA-VPVM早期故障信号非平稳、时变等特点,采用一种新的时频分析方法希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang Transform)进行信号分析.针对HHT方法的模态混叠和虚假本征模态函数问题,提出两点改进:通过集合经验模式分解算法抑制模态混叠的发生;采用相关系数法保留真实本征模态函数.对EHA-VPVM工程样机进行早期故障诊断实验,用Hilbert边际谱和HHT谱分析永磁无刷直流电机两种工作状态下的振动信号.实验结果表明:改进HHT方法较好解决了HHT的模态混叠和虚假本征模态函数问题,能准确提取研究对象的早期故障特征,对EHA-VPVM早期故障具有良好的诊断效果.