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 |