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高速列车转向架故障的信息熵测度特征分析方法研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-27页
    1.1 课题的提出第13-15页
    1.2 国内外研究现状分析第15-24页
        1.2.1 高速列车安全状态监测现状第15-18页
        1.2.2 数据驱动的故障诊断方法第18-24页
    1.3 研究目标与对象第24页
    1.4 主要研究内容与章节安排第24-27页
第2章 转向架故障分析与信息测度理论框架第27-56页
    2.1 高速列车转向架故障第27-31页
        2.1.1 高速列车蛇行运动第27-28页
        2.1.2 高速列车转向架关键部件第28-31页
    2.2 数据来源与实验方案第31-37页
        2.2.1 机车车辆滚动试验台试验第31-35页
        2.2.2 SIMPACK仿真实验第35-37页
    2.3 机械故障信号常规特征参数第37-49页
        2.3.1 时域特征第37-42页
        2.3.2 频域特征第42-45页
        2.3.3 时频域特征第45-49页
    2.4 信息测度理论体系第49-55页
        2.4.1 信息测度的主要指标研究第49-52页
        2.4.2 信息测度的应用与扩展第52-55页
    2.5 小结第55-56页
第3章 转向架故障的小波信息熵特征分析第56-70页
    3.1 小波信息熵理论基础第56-57页
    3.2 小波信息熵定义第57-60页
    3.3 转向架故障信号小波信息熵特征提取第60-66页
    3.4 高速列车转向架故障诊断第66-69页
    3.5 小结第69-70页
第4章 转向架故障的经验模态熵特征分析第70-102页
    4.1 经验模态分解理论第70-78页
        4.1.1 经验模态分解第70-73页
        4.1.2 聚合经验模态分解第73-75页
        4.1.3 高速列车振动信号的EEMD分解第75-78页
    4.2 经验模态能量矩特征第78-80页
    4.3 经验模态信息熵特征提取第80-92页
        4.3.1 五种经验模态信息熵第80-88页
        4.3.2 经验模态排列熵第88-92页
    4.4 经验模态复杂度特征提取第92-100页
        4.4.1 经验模态近似熵第93-95页
        4.4.2 经验模态样本熵第95-97页
        4.4.3 经验模态模糊熵第97-100页
    4.5 小结第100-102页
第5章 转向架性能蜕化的关联信息测度特征分析第102-119页
    5.1 转向架性能蜕化估计方法第102页
    5.2 互相关样本熵第102-109页
        5.2.1 相关性分析第102-104页
        5.2.2 互相关样本熵特征第104-105页
        5.2.3 仿真分析第105-109页
    5.3 相对EEMD能量熵第109-114页
        5.3.1 EEMD能量分布第110页
        5.3.2 相对EEMD能量熵第110-111页
        5.3.3 仿真分析第111-114页
    5.4 性能蜕化状态估计第114-118页
    5.5 小结第118-119页
第6章 转向架故障的复合特征分析模型第119-132页
    6.1 复合信息测度模型第119-120页
        6.1.1 特征集合的形成第119页
        6.1.2 复合信息测度模型构建第119-120页
    6.2 多准则特征选择第120-127页
        6.2.1 特征排序准则第121-123页
        6.2.2 多准则特征选择模型第123-124页
        6.2.3 高速列车仿真数据分析第124-127页
    6.3 流形二次特征降维第127-130页
        6.3.1 流行学习的典型算法第127-128页
        6.3.2 仿真实验分析第128-130页
    6.4 动车组实测信号数据分析第130-131页
    6.5 小结第131-132页
结论第132-135页
致谢第135-136页
参考文献第136-143页
攻读博士期间发表的论文第143-144页

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