| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-36页 |
| 1．1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1．2 柴油机故障诊断的内容、方法及发展概况 | 第13-26页 |
| 1．2．1 柴油机故障诊断的一般过程 | 第13-15页 |
| 1．2．2 柴油机故障诊断的复杂性及故障诊断内容 | 第15-16页 |
| 1．2．3 柴油机故障诊断的方法研究 | 第16-22页 |
| 1．2．4 柴油机故障诊断技术的国内外研究现状 | 第22-25页 |
| 1．2．5 制约柴油机故障诊断技术发展的主要因素 | 第25页 |
| 1．2．6 柴油机故障诊断技术发展趋势 | 第25-26页 |
| 1．3 局域波法的发展及研究现状 | 第26-28页 |
| 1．3．1 局域波法理论及其发展概况 | 第26-27页 |
| 1．3．2 局域波法的特点 | 第27页 |
| 1．3．3 局域波法在故障诊断中的应用现状 | 第27-28页 |
| 1．4 论文的主要研究内容 | 第28-36页 |
| 2 柴油机振动理论及振动信号特性分析 | 第36-46页 |
| 2．1 引言 | 第36页 |
| 2．2 柴油机的动力学特性分析 | 第36-40页 |
| 2．2．1 柴油机基本结构 | 第36-37页 |
| 2．2．2 活塞组件动力学分析 | 第37-38页 |
| 2．2．3 连杆和曲轴等效系统动力学分析 | 第38-39页 |
| 2．2．4 配气系统动力学分析 | 第39-40页 |
| 2．3 柴油机振动的激振源及其特性 | 第40-43页 |
| 2．3．1 燃烧激振源 | 第41页 |
| 2．3．2 排气门节流冲击 | 第41-42页 |
| 2．3．3 气门落座冲击 | 第42页 |
| 2．3．4 活塞敲击激振 | 第42-43页 |
| 2．4 振动传播路径及测点位置分析 | 第43页 |
| 2．5 柴油机表面振动信号特性分析 | 第43-44页 |
| 2．5．1 时、频特性 | 第43-44页 |
| 2．5．2 循环波动性 | 第44页 |
| 2．5．3 非平稳时变特性 | 第44页 |
| 2．6 本章小结 | 第44-46页 |
| 3 局域波时频谱及边界谱分析 | 第46-67页 |
| 3．1 引言 | 第46页 |
| 3．2 全域波和局域波 | 第46-47页 |
| 3．3 局域波分解原理及实现 | 第47-53页 |
| 3．3．1 瞬时频率及其物理意义 | 第47-49页 |
| 3．3．2 局域波分解原理 | 第49页 |
| 3．3．3 几种实现方法 | 第49-53页 |
| 3．4 局域波时频谱 | 第53-61页 |
| 3．4．1 几种常用时频分析方法 | 第53-55页 |
| 3．4．2 局域波时频分析方法 | 第55-56页 |
| 3．4．3 仿真信号分析 | 第56-58页 |
| 3．4．4 实测信号分析 | 第58页 |
| 3．4．5 故障诊断实例 | 第58-61页 |
| 3．5 局域波边界谱 | 第61-65页 |
| 3．5．1 功率谱分析 | 第61页 |
| 3．5．2 局波边界谱分析 | 第61-62页 |
| 3．5．3 两种方法的应用比较 | 第62-63页 |
| 3．5．4 在柴油机故障诊断中的应用 | 第63-65页 |
| 3．6 本章小结 | 第65-67页 |
| 4 模式分量的时间序列分析 | 第67-80页 |
| 4．1 引言 | 第67页 |
| 4．2 有关基本理论 | 第67-71页 |
| 4．2．1 时间序列参数模型 | 第67-69页 |
| 4．2．2 自回归谱分析 | 第69-70页 |
| 4．2．3 K-L信息距离函数 | 第70-71页 |
| 4．3 局域波自回归谱分析 | 第71-73页 |
| 4．3．1 方法的提出 | 第71页 |
| 4．3．2 诊断实例 | 第71-73页 |
| 4．3．3 讨论 | 第73页 |
| 4．4 基于局域波法和K-L信息量的故障诊断方法 | 第73-77页 |
| 4．4．1 方法的提出 | 第74页 |
| 4．4．2 故障诊断实例 | 第74-77页 |
| 4．4．3 讨论 | 第77页 |
| 4．5 本章小结 | 第77-80页 |
| 5 局域波分形技术 | 第80-94页 |
| 5．1 引言 | 第80-81页 |
| 5．2 有关基本概念和理论 | 第81-86页 |
| 5．2．1 分形及分形几何 | 第81-82页 |
| 5．2．2 欧氏维、拓扑维及分形维数 | 第82-83页 |
| 5．2．3 振动信号关联维数的计算和意义 | 第83-86页 |
| 5．2．4 无标度区的判定方法 | 第86页 |
| 5．3 局域波分形分析方法 | 第86-90页 |
| 5．3．1 分形分析在故障诊断中的一般过程 | 第87页 |
| 5．3．2 局域波分形的提出及意义 | 第87-88页 |
| 5．3．3 局域波分形方法的实现 | 第88-89页 |
| 5．3．4 实测信号关联维数的分散性分析 | 第89-90页 |
| 5．4 在故障诊断中的应用 | 第90-92页 |
| 5．5 本章小结 | 第92-94页 |
| 6 柴油机气缸压力识别 | 第94-106页 |
| 6．1 引言 | 第94页 |
| 6．2 几种气缸压力识别方法 | 第94-97页 |
| 6．2．1 基于振动信号的识别方法 | 第95-96页 |
| 6．2．2 基于瞬时转速的识别方法 | 第96-97页 |
| 6．2．3 基于神经网络的识别方法 | 第97页 |
| 6．3 气缸压力识别中存在的问题 | 第97-98页 |
| 6．4 一种新的气缸压力识别方法 | 第98-102页 |
| 6．4．1 气缸压力信号分析 | 第98-99页 |
| 6．4．2 实现方法 | 第99-100页 |
| 6．4．3 简单的理论证明 | 第100-102页 |
| 6．5 工程应用实例 | 第102-103页 |
| 6．6 本章小结 | 第103-106页 |
| 7 港口流动机械故障诊断与预知维修系统的研制及应用 | 第106-120页 |
| 7．1 引言 | 第106页 |
| 7．2 系统组成及技术路线 | 第106页 |
| 7．3 系统的需求分析及技术基础 | 第106-109页 |
| 7．3．1 数据采集 | 第107页 |
| 7．3．2 数处理 | 第107-109页 |
| 7．4 系统研制中的关键技术 | 第109-112页 |
| 7．4．1 信号测试 | 第109-110页 |
| 7．4．2 特征参数的选择与提取 | 第110页 |
| 7．4．3 维修标准的建立 | 第110-111页 |
| 7．4．4 系统的软件实现 | 第111-112页 |
| 7．5 系统的实际应用 | 第112-119页 |
| 7．6 本章小结 | 第119-120页 |
| 8 总结与展望 | 第120-122页 |
| 8．1 总结 | 第120-121页 |
| 8．2 展望 | 第121-122页 |
| 论文创新点摘要 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第124-125页 |