瞬时频率研究现状

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瞬时频率研究现状

全息谱对于非线性故障特征提取效果不佳，主要因其依赖于平稳信号处理方法。因此，需要融合其他的信号处理方法。在众多的时频分析方法中，由于瞬时频率能很好地描述信号的时频特性，在处理非平稳、非线性信号时具有独特的瞬时有效性，成为现代信号处理技术的一个研究热点。

Carson 和Fry在1937年[19]从调频信号的相位变化开始研究，他们定义调频信号如式（1-1）：

                                                                  

瞬时频率自提出以来被不断完善，相位差分法[19]是比较传统的瞬时频率估计算法，计算简单但是抗噪能力差。谱峰检测法[20]抗噪能力强，但是计算量大。目前常用的方法有直接正交法、Teager能量算子法等。Zhang Y[21]提出通过经验模式分解和Teager能量算子方法估算瞬时频率，有效地提取多分量信号的瞬时频率。Urbanek[22]提出用阶次分析方法将非平稳信号转换到平稳的角度域，是一种获得单分量的新方法。冯志鹏[23]提出了基于广义解调时频分析的能量分离方法，提高了瞬时频率估计算法的精度。

目前瞬时频率已经在很多领域得到了应用，例如，在雷达信号处理中，利用瞬时频率提取信号的时频信息，将不同频率的回波信号进行分离[24]；在生物医学信号处理中，瞬时频率技术帮助神经心理学家分析脑电图信号，柴林燕[25]采用基于HHT的瞬时频率技术获取胃动力信号的有效频率成分；在地震信号处理中，皮红梅等人[26]利用Hilbert—Huang变换提取地震信号瞬时参数。

同时，众多专家学者也致力于将瞬时频率应用到机械设备故障诊断中。汪建武[27]通过经验模式分解获取单分量信号，利用HHT方法求解单分量信号瞬时频率，并应用于轴承故障诊断中，准确识别轴承内圈和滚动体故障。Pineda-Sanchez M等人[28]将瞬时频率应用到鼠笼式异步电机故障诊断中，通过提取定子电流的瞬时频率信息，识别不同的电机故障。雷文平等人[29]提出利用小波-能量算子解调法提取瞬时频率，并成功应用到滚动轴承故障诊断中。崔伟成等人[30]将瞬时频率方法应用到齿轮故障诊断中，不仅能识别齿轮箱故障，还能定位故障齿轮。

瞬时频率可以很好的描述非线性信号的时频特性，但是，描述对象主要针对单分量信号，对于复杂的多分量信号，瞬时频率计算会出现负频率、交叉项等无法解释的现象，导致计算结果没有明确的物理意义，因此，研究合适的单分量获取方法及精确的瞬时频率估计算法是关键。