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车用起动电机噪声特性分析与声源识别研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 电机噪声问题研究国内外现状第10-13页
        1.2.1 电机噪声问题国外研究现状第11-12页
        1.2.2 电机噪声问题国内研究现状第12-13页
    1.3 噪声源识别技术与研究现状第13-17页
        1.3.1 噪声源识别相关方法第14-16页
        1.3.2 噪声源识别研究现状第16-17页
    1.4 本课题研究内容第17-19页
第2章 起动电机噪声相关理论第19-26页
    2.1 起动电机的结构第19页
    2.2 起动电机的工作原理第19-20页
    2.3 电机主要噪声源第20-23页
        2.3.1 机械噪声第20-21页
        2.3.2 电磁噪声第21-23页
    2.4 声学相关理论第23-25页
        2.4.1 噪声的物理度量第23-24页
        2.4.2 计权声级第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 起动电机噪声振动试验及特性分析第26-38页
    3.1 试验方案设计第26页
    3.2 车工况起动电机噪声振动实验及特性分析第26-30页
        3.2.1 试验方法与过程第26-27页
        3.2.2 整车工况起动电机振动噪声特性分析第27-30页
    3.3 恒速工况起动电机噪声振动试验及特性分析第30-35页
        3.3.1 测试平台及测点布置第30-32页
        3.3.2 恒速工况起动电机振动噪声特性分析第32-35页
    3.4 变速工况起动电机噪声试验及特性分析第35-37页
        3.4.1 试验方法与过程第35页
        3.4.2 测试结果分析第35-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 电机噪声源识别方法及改进第38-51页
    4.1 集成经验模态分解法(EEMD)第38-40页
        4.1.1 仿真分析第39-40页
    4.2 独立分量分析的概念第40-46页
        4.2.1 独立分量分析(ICA)的数学模型第41-42页
        4.2.2 基于负熵最大化的FastICA方法第42-43页
        4.2.3 改进的FastICA方法第43页
        4.2.4 仿真性能分析第43-46页
    4.3 EEMD-FASTICA方法第46-47页
    4.4 短时傅里叶变换(STFT)第47-49页
        4.4.1 仿真分析第48-49页
    4.5 本章小结第49-51页
第五章 起动电机噪声源识别第51-65页
    5.1 整车工况起动电机噪声源识别第51-55页
        5.1.1 整车工况噪声信号的集成经验模态分解第51页
        5.1.2 基于FastICA-STFT的电机噪声源识别第51-55页
    5.2 恒速工况下起动电机噪声源识别第55-59页
        5.2.1 恒速工况噪声信号的集成经验模态分解第55-56页
        5.2.2 基于FastICA-STFT的电机噪声源识别第56-59页
    5.3 变速工况下起动电机噪声源识别第59-63页
    5.4 电机噪声特征参数第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 基于EEMD-FASTICA-STFT电机噪声源识别软件开发第65-71页
    6.1 需求分析第65页
    6.2 噪声源识别软件设计第65-66页
        6.2.1 软件开发工具Matlab第65-66页
        6.2.2 软件的总体设计第66页
    6.3 软件主界面及各功能模块第66-70页
        6.3.1 软件运行第67-70页
    6.4 本章小结第70-71页
结论与展望第71-73页
    1 主要研究结论第71-72页
    2 展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间发表学术论文第79页

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