| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 缩写词和符号说明 | 第12-13页 |
| 插图和附表索引 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-34页 |
| 1．1 研究背景与问题的提出 | 第17-23页 |
| 1．1．1 课题来源 | 第17页 |
| 1．1．2 需求分析 | 第17-19页 |
| 1．1．3 直升机旋转部件状态监测与故障诊断现状 | 第19-22页 |
| 1．1．4 直升机旋转部件故障特征提取面临的问题 | 第22-23页 |
| 1．2 旋转部件故障特征提取方法综述 | 第23-29页 |
| 1．2．1 直升机旋转部件的故障特征提取方法 | 第23-25页 |
| 1．2．2 旋转部件故障特征提取中的高阶统计量方法研究现状 | 第25-29页 |
| 1．3 本文的主要研究工作及内容安排 | 第29-34页 |
| 1．3．1 论文研究的主要问题 | 第29-30页 |
| 1．3．2 论文的研究内容和章节安排 | 第30-34页 |
| 第二章 高阶统计量的理论基础 | 第34-47页 |
| 2．1 引言 | 第34页 |
| 2．2 高阶谱的基本理论 | 第34-38页 |
| 2．2．1 随机变(向)量的特征函数 | 第34-35页 |
| 2．2．2 双谱和三谱 | 第35-38页 |
| 2．3 高阶时频分布的基本理论 | 第38-41页 |
| 2．3．1 定义和性质 | 第38-40页 |
| 2．3．2 暂态信号检测 | 第40-41页 |
| 2．4 循环统计量的基本理论 | 第41-45页 |
| 2．4．1 正弦波抽取运算 | 第41-42页 |
| 2．4．2 一阶循环平稳性 | 第42-43页 |
| 2．4．3 谱相关函数 | 第43-44页 |
| 2．4．4 循环统计量定义 | 第44-45页 |
| 2．5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 直升机旋转部件故障相位耦合信号的特征提取方法 | 第47-67页 |
| 3．1 引言 | 第47-49页 |
| 3．2 相位耦合信号的内涵及其检测方法简述 | 第49-50页 |
| 3．3 双谱在故障相位耦合信号特征提取中的应用改进 | 第50-59页 |
| 3．3．1 一种改进双谱估计性能的二维组合滞后窗构造 | 第50-53页 |
| 3．3．2 双谱的在线应用 | 第53-56页 |
| 3．3．3 应用双谱提取轴承内圈早期裂纹故障特征 | 第56-59页 |
| 3．4 三谱在故障相位耦合信号特征提取中的应用分析 | 第59-66页 |
| 3．4．1 问题提出与分析 | 第59-61页 |
| 3．4．2 三谱的在线应用 | 第61-62页 |
| 3．4．3 应用三谱提取转子系统早期局部碰摩故障特征 | 第62-66页 |
| 3．5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 直升机旋转部件冲击型故障的特征提取方法 | 第67-84页 |
| 4．1 引言 | 第67-69页 |
| 4．2 常用的冲击信号检测时频方法分析 | 第69-72页 |
| 4．2．1 常用的冲击信号检测时频方法 | 第69-71页 |
| 4．2．2 常用冲击信号检测时频方法的缺陷 | 第71-72页 |
| 4．3 利用Wigner切片三谱提取冲击信号特征的理论和方法 | 第72-79页 |
| 4．3．1 引言 | 第72-73页 |
| 4．3．2 冲击信号的增强 | 第73-77页 |
| 4．3．3 冲击信号特征的自动提取 | 第77-79页 |
| 4．4 Wigner切片三谱在直升机齿轮早期点蚀故障特征提取中的应用 | 第79-83页 |
| 4．4．1 声信号模型 | 第79-80页 |
| 4．4．2 Wigner切片三谱检测齿轮早期点蚀故障的实验数据分析 | 第80-83页 |
| 4．5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 基于循环统计量的直升机旋转部件故障特征提取方法 | 第84-112页 |
| 5．1 引言 | 第84-85页 |
| 5．2 故障特征频率与信号循环平稳特征之间的关联分析 | 第85-87页 |
| 5．3 一维循环平稳特征的提取 | 第87-93页 |
| 5．3．1 谱线再生技术的基本原理 | 第87-89页 |
| 5．3．2 循环频率估计算法 | 第89-90页 |
| 5．3．3 加性噪声中微弱信号特征提取的数值仿真与分析 | 第90-93页 |
| 5．4 二维循环平稳特征的提取 | 第93-98页 |
| 5．4．1 谱相关函数的估计 | 第94-95页 |
| 5．4．2 典型时变调幅信号的谱相关函数 | 第95-97页 |
| 5．4．3 加性噪声中微弱调制特征提取的数值仿真与分析 | 第97-98页 |
| 5．5 三维循环平稳特征的提取 | 第98-103页 |
| 5．5．1 循环双谱估计算法 | 第99-101页 |
| 5．5．2 微弱时变相位祸合特征提取的数值仿真与分析 | 第101-103页 |
| 5．6 循环统计量在直升机减速器轴承故障检测中的应用 | 第103-111页 |
| 5．6．1 利用一维循环平稳特征检测轴承外环故障 | 第104-106页 |
| 5．6．2 利用二维循环平稳特征检测轴承滚动体故障 | 第106-109页 |
| 5．6．3 利用三维循环平稳特征检测轴承外环故障 | 第109-111页 |
| 5．7 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 基于模型的直升机旋转部件故障特征提取方法 | 第112-128页 |
| 6．1 引言 | 第112-115页 |
| 6．2 线性几乎周期时变AR模型的建立 | 第115-116页 |
| 6．3 模型阶次的确定 | 第116-118页 |
| 6．4 基于高阶循环统计量的参数辨识算法 | 第118-123页 |
| 6．4．1 基于k阶循环累积量的参数估计方法 | 第119-120页 |
| 6．4．2 基于k阶循环切片谱的参数估计方法 | 第120-122页 |
| 6．4．3 数值仿真验证 | 第122-123页 |
| 6．5 APTV-AR模型在直升机减速器齿轮裂纹故障早期检测中的应用 | 第123-127页 |
| 6．5．1 齿轮信号分析 | 第123-124页 |
| 6．5．2 基于APTV-AR模型的齿轮裂纹故障早期检测 | 第124-127页 |
| 6．6 本章小结 | 第127-128页 |
| 第七章 结论与展望 | 第128-131页 |
| 7．1 主要研究结论 | 第128-129页 |
| 7．2 研究展望 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-152页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第152-154页 |
| 附录B 某型直升机中尾减速器实验系统 | 第154-156页 |
| 附录C 圆锥滚动轴承和齿轮故障的特征频率计算公式 | 第156-157页 |
| 附录D 时变二次相位耦合信号的循环双谱 | 第157-158页 |
| 附录E 信号广义平稳性检验 | 第158-159页 |
