轨道交通车辆轴承故障诊断分析与研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·研究的背景和意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·论文研究内容 | 第8-10页 |
| 第二章 滚动轴承的故障特征分析、提取方法 | 第10-20页 |
| ·概述 | 第10-17页 |
| ·滚动轴承的主要故障形式及产生原因 | 第11-12页 |
| ·列车走行部滚动轴承的振动故障特征 | 第12-15页 |
| ·列车走行部滚动故障信号特点 | 第15-17页 |
| ·轴承故障特征提取方法 | 第17-20页 |
| ·特征参数法 | 第17-19页 |
| ·频谱分析法 | 第19-20页 |
| 第三章 滚动轴承故障诊断方法 | 第20-30页 |
| ·小波消噪方法 | 第20-21页 |
| ·滚动轴承故障分析方法 | 第21-27页 |
| ·频谱分析法 | 第21-22页 |
| ·小波分析法 | 第22-27页 |
| ·对故障特征量提取 | 第27页 |
| ·神经网络分析方法 | 第27-30页 |
| 第四章 小波轨道交通车辆故障诊断的实现 | 第30-44页 |
| ·振动故障的典型特征 | 第30页 |
| ·引起故障的原因 | 第30页 |
| ·小波包分析实例 | 第30-41页 |
| ·小波包分析的结论 | 第41-44页 |
| 第五章 神经网络轨道交通车辆诊断的实现 | 第44-50页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·神经网络方法 | 第44-45页 |
| ·程序及结果 | 第45-50页 |
| ·BP神经网络程序 | 第45-47页 |
| ·BP神经网络的结果 | 第47-50页 |
| 结论及展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |