| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·基于声信号技术的滚动轴承故障诊断概论 | 第8-11页 |
| ·声信号分析方法在重载货运列车滚动轴承故障诊断的优越性 | 第11页 |
| ·基于声信号分析方法的滚动轴承故障诊断的难点和突破点 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 声学基础及声信号滚动轴承故障诊断研究综述 | 第14-26页 |
| ·声学基础 | 第14-18页 |
| ·声信号诊断综述 | 第18-19页 |
| ·重载货运列车滚动轴承故障综述 | 第19-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 用于声信号技术的小波分析方法研究及改进 | 第26-46页 |
| ·传统频谱分析技术 | 第26-27页 |
| ·小波变换基础理论 | 第27-31页 |
| ·小波包分析的基础理论 | 第31-34页 |
| ·基于小波变换的去噪技术研究 | 第34-39页 |
| ·非平稳信号特征提取及方法改进 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 货运列车滚动轴承神经网络故障诊断 | 第46-63页 |
| ·人工神经网络简介 | 第46页 |
| ·BP神经网络学习规则 | 第46-49页 |
| ·BP神经网络的不足和改进 | 第49-50页 |
| ·滚动轴承的BP神经网络故障诊断 | 第50-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文工作总结 | 第63页 |
| ·后续研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |