| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 地铁齿轮箱微弱故障线性诊断方法 | 第8-10页 |
| 1.2.2 地铁齿轮箱微弱故障非线性诊断方法 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第12页 |
| 1.3.3 文章结构规划 | 第12-14页 |
| 第2章 地铁齿轮箱轴承微弱故障机理 | 第14-21页 |
| 2.1 地铁车辆齿轮箱轴承结构组成 | 第14页 |
| 2.2 轴承微弱故障信号 | 第14-20页 |
| 2.2.1 轴承微弱故障信号机理 | 第14-16页 |
| 2.2.2 轴承故障振动模型 | 第16-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 地铁齿轮箱故障模拟试验台 | 第21-26页 |
| 3.1 模拟试验台总体结构分析 | 第21-22页 |
| 3.2 文中所用故障轴承分析 | 第22-23页 |
| 3.3 信号采集系统介绍 | 第23-25页 |
| 3.4 传感器布置方案 | 第25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 改进的TDA与WPA联合降噪 | 第26-34页 |
| 4.1 传统的TDA降噪算法 | 第26-27页 |
| 4.2 WPA消噪处理 | 第27-30页 |
| 4.3 改进的TDA与WPA振动信号消噪算法 | 第30-31页 |
| 4.4 实测试验台振动信号算法验证 | 第31-32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第5章 改进的单通道EMD-BSS轴承微弱故障诊断 | 第34-49页 |
| 5.1 EMD-BSS理论 | 第35-41页 |
| 5.1.1 EMD理论 | 第35-37页 |
| 5.1.2 基于BIC的源数估计方法 | 第37-38页 |
| 5.1.3 线性瞬时BSS方法 | 第38页 |
| 5.1.4 基于Cardoso JADE的适定BSS | 第38-39页 |
| 5.1.5 改进的EMD-BSS算法 | 第39-41页 |
| 5.2 地铁齿轮箱单通道轴承微弱故障模型 | 第41页 |
| 5.3 基于改进EMD-BSS算法的仿真信号验证 | 第41-44页 |
| 5.4 地铁齿轮箱试验台轴承微弱故障特征提取 | 第44-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 基于人工鱼群算法的SR轴承微弱故障诊断 | 第49-62页 |
| 6.1 自适应变参数随机共振与欠定盲源分离 | 第49-55页 |
| 6.1.1 自适应变参数随机共振 | 第49-52页 |
| 6.1.2 基于Fast ICA的欠定盲源分离 | 第52-55页 |
| 6.2 微弱轴承故障仿真信号的算法验证 | 第55-58页 |
| 6.3 地铁齿轮箱试验台轴承故障信号处理 | 第58-60页 |
| 6.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 本文结论 | 第62页 |
| 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 硕士期间论文成果及专利 | 第69页 |
| 发表论文 | 第69页 |
| 参与申请专利 | 第69页 |