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基于多种改进小波熵的车轴声发射信号特征提取研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 概述第8页
    1.2 论文研究背景及意义第8-10页
    1.3 国内外研究现状第10-13页
        1.3.1 轨道列车故障诊断研究现状第10-11页
        1.3.2 声发射技术的发展及研究现状第11-12页
        1.3.3 小波熵理论的发展及研究现状第12-13页
    1.4 课题来源及主要研究内容第13-15页
        1.4.1 课题来源第13-14页
        1.4.2 主要研究内容第14-15页
第二章 声发射信号特征提取及小波熵理论第15-23页
    2.1 故障特征提取第15-16页
    2.2 声发射技术概述第16-18页
        2.2.1 声发射技术原理第16页
        2.2.2 声发射信号的特点第16-17页
        2.2.3 声发射检测技术的特点第17页
        2.2.4 声发射技术的应用第17-18页
    2.3 小波熵理论概述第18-22页
        2.3.1 小波变换理论第18-19页
        2.3.2 信息熵理论第19-21页
        2.3.3 Shannon小波能量熵第21-22页
    本章小结第22-23页
第三章 列车车轴声发射仿真实验第23-31页
    3.1 实验设备第23-27页
    3.2 实验方案第27页
    3.3 实验结果第27-30页
    本章小结第30-31页
第四章 基于Tsallis熵的车轴声发射信号故障特征提取第31-46页
    4.1 Shannon小波能量熵的局限性第31-35页
        4.1.1 信号的复杂程度表征不准确性第31-33页
        4.1.2 信号的频率特征辨析不准确性第33-35页
    4.2 Tsallis小波能量熵第35-39页
        4.2.1 Tsallis熵—Shannon熵的拓展和延伸第35-36页
        4.2.2 Tsallis小波能量熵的定义第36-37页
        4.2.3 Tsallis小波能量熵应用机制分析第37-39页
    4.3 实测信号分析与结果第39-44页
        4.3.1 裂纹故障特征提取第39-42页
        4.3.2 裂纹故障趋势分析第42-44页
    本章小结第44-46页
第五章 基于小波包奇异熵的车轴声发射信号故障特征提取第46-61页
    5.1 小波包奇异熵第46-50页
        5.1.1 小波包分解理论第46-47页
        5.1.2 奇异值分解理论第47-48页
        5.1.3 小波包奇异熵的定义及原理第48-50页
    5.2 小波包奇异熵的辨析准确性第50-53页
        5.2.1 小波包奇异熵对频率复杂程度的辨析第50-52页
        5.2.2 小波包奇异熵对振幅复杂程度的辨析第52-53页
    5.3 实测信号分析与结果第53-59页
        5.3.1 实测信号的时频特性第53-55页
        5.3.2 信号的分解与重构第55-57页
        5.3.3 构建矩阵方法的选取第57-58页
        5.3.4 小波包奇异熵的计算第58-59页
    本章小结第59-61页
结论和展望第61-63页
参考文献第63-66页
致谢第66页

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