| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| ·本课题的研究意义 | 第9页 |
| ·柴油机故障诊断研究方法 | 第9-13页 |
| ·柴油机故障诊断概述 | 第9-11页 |
| ·基于信号处理的柴油机故障特征提取方法 | 第11-12页 |
| ·柴油机故障状态识别方法 | 第12-13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 单缸风冷柴油机故障声信号的采集 | 第15-20页 |
| ·单缸风冷柴油机声信号检测 | 第15-18页 |
| ·测点的选择 | 第15-16页 |
| ·测量方法 | 第16-17页 |
| ·试验设备及主要参数 | 第17-18页 |
| ·单缸风冷柴油机声信号的预处理 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 3 声信号特征提取技术的研究 | 第20-33页 |
| ·EMD方法 | 第20-21页 |
| ·EMD和AR模型相结合分析方法的特性 | 第21页 |
| ·单缸风冷柴油机声信号特征提取 | 第21-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 单缸风冷柴油机故障识别的研究 | 第33-52页 |
| ·马氏距离在单缸风冷柴油机声信号相似性判别步骤 | 第33页 |
| ·马氏距离方法在KM178F柴油机故障识别上的应用 | 第33-42页 |
| ·EMD和AR相结合分析待判别声信号 | 第33-34页 |
| ·权值的选择 | 第34-38页 |
| ·待判别声信号故障的模式识别 | 第38-42页 |
| ·待判别声信号故障模式识别的情况统计 | 第42页 |
| ·KM178F柴油机进排气门间隙程度的故障识别 | 第42-51页 |
| ·KM178F柴油机排气门间隙程度的故障识别 | 第43-47页 |
| ·KM178F柴油机进气门间隙程度的故障识别 | 第47-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 结论 | 第52-54页 |
| ·论文主要工作、结论及主要创新点 | 第52页 |
| ·论文的不足 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附表1 75%工况下待判别声信号与其样本声信号的马氏距离一览表 | 第56-57页 |
| 附表2 80%工况下待判别声信号与其样本声信号的马氏距离一览表 | 第57-58页 |
| 附表3 额定工况下待判别声信号与其样本声信号的马氏距离一览表 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
