工程机械驾驶室噪声源识别
| 摘要 | 第10-11页 |
| Abstract | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-21页 |
| 第2章 噪声成因及信号处理方法 | 第21-33页 |
| 2.1 驾驶室噪声成因 | 第21-22页 |
| 2.2 常用的数据处理方法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 时域分析 | 第22页 |
| 2.2.2 频域分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 时频分析 | 第23-28页 |
| 2.3 信号分析流程 | 第28-32页 |
| 2.3.1 信号预处理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 小波包函数选择 | 第29-30页 |
| 2.3.3 数据处理流程图 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 信号采集与驾驶室密封性分析 | 第33-45页 |
| 3.1 信号测量系统 | 第33-35页 |
| 3.1.1 振动测量 | 第33-34页 |
| 3.1.2 噪声测量 | 第34-35页 |
| 3.2 噪声和振动信号采集方案 | 第35-38页 |
| 3.2.1 噪声信号采集 | 第36-37页 |
| 3.2.2 推土机结构件振动信号采集 | 第37-38页 |
| 3.2.3 减振部位振动测试 | 第38页 |
| 3.3 驾驶室密封特性分析 | 第38-39页 |
| 3.4 室外辐射噪声对耳旁噪声的影响 | 第39-42页 |
| 3.5 吸声隔声措施 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于SVM和小波包分析的噪声源识别 | 第45-59页 |
| 4.1 最优分类超平面 | 第45-48页 |
| 4.1.1 线性支持向量机 | 第45-47页 |
| 4.1.2 非线性支持向量机 | 第47-48页 |
| 4.2 多类问题识别的支持向量机 | 第48-49页 |
| 4.3 SVM模型的选择 | 第49页 |
| 4.4 SVM试验数据分析 | 第49-52页 |
| 4.5 SVM正确性验证 | 第52-56页 |
| 4.5.1 统计能量直方图 | 第53-55页 |
| 4.5.2 相关系数计算 | 第55-56页 |
| 4.5.3 正确性验证 | 第56页 |
| 4.6 驾驶室减振系统对耳旁噪声的影响 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 典型结构整改实践 | 第59-67页 |
| 5.1 驾驶室减振系统改进 | 第59-62页 |
| 5.1.1 原驾驶室减振系统特性 | 第59-60页 |
| 5.1.2 整改方案及整改后分析 | 第60-62页 |
| 5.1.3 减振器与耳旁噪声信号相关系数对比 | 第62页 |
| 5.2 翼板结构优化 | 第62-66页 |
| 5.2.1 翼板结构优化前 | 第63-65页 |
| 5.2.2 翼板结构优化后 | 第65-66页 |
| 5.2.3 翼板优化后与耳旁噪声的相关系数 | 第66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |
