| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 Lamb信号时频分析的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 车轮在线超声检测系统时序定位研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 2 检测信号处理方法研究 | 第18-30页 |
| 2.1 基于Hilbert-Huang变换的超声检测信号时频处理方法 | 第18-25页 |
| 2.1.1 HHT概述 | 第18-19页 |
| 2.1.2 瞬时频率 | 第19页 |
| 2.1.3 本征模态函数的概念 | 第19页 |
| 2.1.4 经验模态分解 | 第19-21页 |
| 2.1.5 希尔波特变换谱分析 | 第21-22页 |
| 2.1.6 HHT时频分析仿真实验 | 第22-25页 |
| 2.2 基于采样期望估计的时序分析方法 | 第25-29页 |
| 2.2.1 信号的时序分析 | 第25-26页 |
| 2.2.2 时序分析模型的建立 | 第26-27页 |
| 2.2.3 时序分析模型的应用 | 第27-28页 |
| 2.2.4 最小二乘法线性回归 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 时频处理在薄板中超声导波传播模态分析的应用 | 第30-39页 |
| 3.1 薄板中超声导波分离模态信号分析方法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 Lamb波 | 第30-31页 |
| 3.1.2 传播特性的半解析有限元分析 | 第31-32页 |
| 3.1.3 二维傅立叶变换 | 第32页 |
| 3.1.4 Hilbert-Huang变换 | 第32页 |
| 3.2 实验方法 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 整体时间尺度模态识别与分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 单一信号时间尺度模态分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 时序处理在动车车轮在线超声检测系统中的应用 | 第39-51页 |
| 4.1 系统介绍 | 第39-41页 |
| 4.2 检测方法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 工作过程 | 第41页 |
| 4.2.2 位置传感器数据采集 | 第41-42页 |
| 4.2.3 超声波探头信号的发射与接收 | 第42-43页 |
| 4.2.4 行车速度、重复频率、相对位置之间的关系 | 第43页 |
| 4.2.5 数据采集的时序控制 | 第43-44页 |
| 4.2.6 定位信号的时序处理方法 | 第44-45页 |
| 4.3 在线检测及成像结果 | 第45-50页 |
| 4.3.1 检测条件和参数 | 第45-46页 |
| 4.3.2 检测数据分析 | 第46-48页 |
| 4.3.3 系统特点 | 第48页 |
| 4.3.4 探伤成像结果 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 结论 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 作者简历 | 第55-57页 |
| 学位论文数据集 | 第57页 |