基于EEMD-HT的飞行数据小突变信号检测  

Small Mutation Signal Detection for Flight Data Based on Empirical Mode Decomposition and Hilbert Transform

作　　者：王帮峰[1] 林剑祥[1] 芦吉云[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学民航学院南京,210016

出　　处：《振动．测试与诊断》2013年第3期388-392,523,共5页Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51075207);江苏省博士后基金资助项目(1001014C);南京航空航天大学引进人才基金资助项目(YAH10013)

摘　　要：针对快速存取记录器(quick access recorder,简称QAR)所记录的飞行数据小突变信号监测问题,提出一种总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)结合希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)的时频分析方法。介绍了EEMD的基本原理及其求解步骤,在评估实际QAR数据序列的平稳性的基础上,对存在小突变的飞行数据序列进行求解分析。结果表明EEMD可有效抑制模态混叠现象,基于EEMD求解结果的希尔伯特谱与瞬时能量密度水平可检测出飞行数据中的小突变信号,证实了EEMD结合HT对QAR数据中小突变信号检测的有效性。A method of time-frequency analysis for quick access recorder(QAR) data is proposed,which combined the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) and Hilbert transform(HT).Firstly,the paper briefly introduced the basic principles and its solution steps of EEMD.After evaluated the degree of stationary of the actual QAR data,the sequence which has small mutation is chosen to do indepth analysis.The marginal spectrum reveals the EEMD could effectively eliminate mode mixing.And the Hilbert spectrum and the degree of stationarity curve clearly show the small mutation,which confirms the method proposed is correct and useful.

关 键 词：飞行数据 总体经验模式 平稳性评估 小突变信号检测 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]