| 第1 章 绪论 | 第1-18页 |
| ·发动机机器异响故障诊断及意义 | 第7-12页 |
| ·机器声音的信息提取 | 第7页 |
| ·声学诊断技术 | 第7-8页 |
| ·基于异响的发动机故障诊断的重要意义 | 第8-10页 |
| ·异响信号分析涉及到的问题 | 第10页 |
| ·基于异响故障诊断的传统方法[65]及其局限性 | 第10-12页 |
| ·故障诊断的主要理论和方法 | 第12-14页 |
| ·异响故障诊断系统流程图 | 第14页 |
| ·研究现状 | 第14-17页 |
| ·本论文要解决的主要问题 | 第17-18页 |
| 第2 章 基于小波分析的异响信号处理 | 第18-41页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·小波分析基础 | 第18-19页 |
| ·连续小波、离散小波和小波包原理 | 第19-31页 |
| ·连续小波变换 | 第19-22页 |
| ·离散小波变换 | 第22-23页 |
| ·小波分解理论和 Mallat 算法 | 第23-28页 |
| ·小波包分析 | 第28-31页 |
| ·小波变换在异响信号处理中的应用 | 第31-39页 |
| ·小波变换对于包含异响信号的发动机故障信号的消噪 | 第31-36页 |
| ·发动机测量信号的小波包分解与仿真试验 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3 章 基于短时谱估计的异响信号分离方法研究 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·重叠相加法简介 | 第42-43页 |
| ·谱相减法[41][42] | 第43-47页 |
| ·谱减法的理论分析 | 第43-44页 |
| ·谱减法的仿真试验 | 第44-47页 |
| ·维纳滤波法[39] | 第47-50页 |
| ·维纳分布 | 第47页 |
| ·维纳滤波法简介 | 第47-48页 |
| ·维纳估计器的实现形式 | 第48-49页 |
| ·维纳滤波法分离异响仿真试验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4 章 基于小波包分解的异响信号优化分离算法研究 | 第51-74页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·遗传算法基础[47-50] | 第51-54页 |
| ·人耳听觉的欧姆定律及谱相关函数模拟 | 第54-61页 |
| ·人耳听觉的欧姆定律[13] | 第54-55页 |
| ·谱相关函数 | 第55-61页 |
| ·优化算法设计 | 第61-68页 |
| ·遗传算法设计 | 第61-64页 |
| ·发动机异响信号分离算法设计 | 第64-68页 |
| ·异响分离算法仿真试验 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第5 章 结束语 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 中文详细摘要 | 第79-82页 |
| ABSTRACT | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 导师及作者简介 | 第86页 |