| 摘要 | 第13-16页 |
| Abstract | 第16-20页 |
| 第1章 绪论 | 第22-34页 |
| 1.1 研究背景 | 第22-23页 |
| 1.2 利用振动信号识别激励源的技术研究 | 第23-27页 |
| 1.2.1 基于时域、频域窗口能量识别激励信号 | 第23-24页 |
| 1.2.2 基于时频窗口能量识别激励信号 | 第24-25页 |
| 1.2.3 基于信号重构技术获取激励信号 | 第25-27页 |
| 1.3 常用的信号分离方法 | 第27-31页 |
| 1.3.1 数字滤波 | 第27-28页 |
| 1.3.2 时频分析方法 | 第28-31页 |
| 1.3.3 自适应分解 | 第31页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第31-34页 |
| 第2章 机体表面振动信号与燃烧激励信号间关系的理论分析 | 第34-52页 |
| 2.1 振动信号特性分析 | 第34-41页 |
| 2.1.1 数据采集 | 第34-36页 |
| 2.1.2 缸压信号特点 | 第36-37页 |
| 2.1.3 振动速度信号特点 | 第37-39页 |
| 2.1.4 振动加速度信号特点 | 第39-41页 |
| 2.2 低频干扰对燃烧特征参数提取的影响分析 | 第41-43页 |
| 2.3 激励信号对相位滞后的影响研究 | 第43-49页 |
| 2.3.1 分析模型的建立 | 第43-46页 |
| 2.3.2 缸压激励对振动响应的影响 | 第46-47页 |
| 2.3.3 高频成分的表征参数分析 | 第47-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-52页 |
| 第3章 利用机体表面振动速度信号提取燃烧激励响应信号 | 第52-78页 |
| 3.1 实测振动速度信号的分析 | 第52-55页 |
| 3.2 利用数字信号处理技术剔除往复惯性力引起的低频信号 | 第55-64页 |
| 3.2.1 采用带阻滤波器滤除由往复惯性力引起的低频信号 | 第55-56页 |
| 3.2.2 将由往复惯性力引起的低频信号视为趋势项剔除 | 第56-57页 |
| 3.2.3 基于EMD技术剔除由往复惯性力引起的低频信号 | 第57-63页 |
| 3.2.4 基于小波分解技术剔除由往复惯性力引起的低频信号 | 第63-64页 |
| 3.3 基于内燃机工作过程特点剔除往复惯性力激励影响的研究 | 第64-68页 |
| 3.3.1 往复惯性力激励响应信号模型建立 | 第64-65页 |
| 3.3.2 模型参数辨识的数据范围确定 | 第65-66页 |
| 3.3.3 往复惯性力激励响应信号预测模型阶次的确定 | 第66-67页 |
| 3.3.4 瞬时转速波动的影响 | 第67-68页 |
| 3.4 利用往复惯性力激励响应信号预测模型对振动速度信号的处理效果 | 第68-69页 |
| 3.5 利用提取的燃烧激励响应信号识别燃烧特征参数 | 第69-76页 |
| 3.5.1 燃烧始点的确定 | 第70页 |
| 3.5.2 最大压升率出现时刻的识别 | 第70-72页 |
| 3.5.3 峰值压力出现时刻识别 | 第72页 |
| 3.5.4 最大压升率的识别 | 第72-74页 |
| 3.5.5 基于振动速度提取燃烧特征参数方法的验证 | 第74-75页 |
| 3.5.6 燃烧特征参数在线识别流程 | 第75-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 机体表面振动加速度信号中燃烧激励响应信号的提取 | 第78-90页 |
| 4.1 测试数据分析 | 第78-79页 |
| 4.2 预处理 | 第79-80页 |
| 4.3 利用数字信号处理技术提取燃烧激励响应信号的研究 | 第80-82页 |
| 4.3.1 利用带阻滤波器滤除往复惯性力激励信号的影响 | 第80-81页 |
| 4.3.2 利用小波分解技术去除往复惯性力激励信号的影响 | 第81-82页 |
| 4.4 基于EMD分解剔除低频干扰 | 第82-85页 |
| 4.5 利用提取的燃烧激励响应信号识别燃烧特征参数 | 第85-89页 |
| 4.5.1 燃烧始点、最大压升率出现时刻的识别 | 第85-86页 |
| 4.5.2 峰值压力出现时刻的识别 | 第86-87页 |
| 4.5.3 利用振动加速度信号识别燃烧特征参数方法的验证 | 第87-88页 |
| 4.5.4 在线识别燃烧特征参数的流程 | 第88-89页 |
| 4.6 本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 燃烧激励响应信号提取方法普适性验证 | 第90-110页 |
| 5.1 相邻缸激励对当前缸燃烧激励响应信号提取的影响 | 第90-96页 |
| 5.1.1 实测信号获取 | 第90-91页 |
| 5.1.2 相邻缸燃烧激励对当前缸燃烧激励响应信号提取的影响 | 第91-93页 |
| 5.1.3 实测振动信号中耦合的喷油泵和喷油器激励响应信号 | 第93-94页 |
| 5.1.4 SD2100TA柴油机上燃烧特征参数的辨识 | 第94-96页 |
| 5.2 多缸机各缸激励之间的互相影响 | 第96-104页 |
| 5.2.1 多缸机激励源的特点 | 第96-100页 |
| 5.2.2 多缸机激励信号的互相影响 | 第100-102页 |
| 5.2.3 4W34T2四缸柴油机燃烧特征参数的辨识 | 第102-104页 |
| 5.3 利用振动信号提取燃烧特征参数的应用 | 第104-108页 |
| 5.3.1 利用振动速度信号提取燃烧过程特征参数的应用 | 第104-106页 |
| 5.3.2 基于振动加速度信号提取燃烧特征参数的应用 | 第106-108页 |
| 5.4 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 基于信息融合技术提取燃烧激励响应信号的研究 | 第110-124页 |
| 6.1 基于修正Hausdorff距离的数据加权融合原理 | 第110-112页 |
| 6.2 高分辨率时频谱图的获取 | 第112-117页 |
| 6.2.1 不同时频方法对比 | 第112-115页 |
| 6.2.2 实测振动信号时频谱图的获取 | 第115-117页 |
| 6.3 基于融合技术重构振动加速度信号 | 第117-122页 |
| 6.3.1 利用不同传感器信号重构振动加速度信号 | 第117-120页 |
| 6.3.2 传感器布置位置的影响 | 第120-122页 |
| 6.4 基于重构振动加速度信号识别燃烧特征参数 | 第122-123页 |
| 6.5 本章小结 | 第123-124页 |
| 第7章 总结与展望 | 第124-128页 |
| 7.1 全文总结 | 第124-127页 |
| 7.2 论文特色与创新 | 第127页 |
| 7.3 展望 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 攻读博士学位期间主要成果 | 第138-139页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第139页 |
