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盲分离算法在高速列车监测数据分析中的应用

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究的背景及意义第12页
    1.2 盲源分离应用现状第12-14页
    1.3 研究内容第14页
    1.4 章节安排第14-16页
第2章 高速列车走行部监测数据分析第16-24页
    2.1 高速列车走行部振动分析第16-18页
        2.1.1 高速列车走行部第16-17页
        2.1.2 横向振动第17-18页
        2.1.3 垂向振动第18页
    2.2 高速列车走行部故障类型第18-19页
    2.3 高速列车仿真数据分析第19-23页
        2.3.1 同一速度下不同工况频谱分析第20-22页
        2.3.2 同一工况下不同速度频谱分析第22页
        2.3.3 同一工况下不同渐变参数频谱分析第22-23页
        2.3.4 单故障和多故障频谱特点第23页
    2.4 小结第23-24页
第3章 监测数据分析理论基础第24-40页
    3.1 引言第24页
    3.2 盲源分离基本理论第24-27页
        3.2.1 盲源分离数学理论模型第24-26页
        3.2.2 盲源分离经典算法第26-27页
    3.3 盲源分离的不确定性第27-28页
    3.4 单通道盲源分离理论第28-31页
        3.4.1 单通道盲源分离算法介绍第28-30页
        3.4.2 单通道盲源分离算法流程第30-31页
    3.5 基于时频比的盲源分离理论第31-35页
        3.5.1 原理与方法第31-34页
        3.5.2 算法步骤第34-35页
    3.6 基于JADE算法的盲源分离理论第35-37页
        3.6.1 JADE原理第35-36页
        3.6.2 算法步骤第36-37页
    3.7 效果评价相关的特征和分类器第37-39页
        3.7.1 时频域特征介绍第37-38页
        3.7.2 支持向量机第38-39页
    3.8 小结第39-40页
第4章 监测数据的单通道盲分离模型和算法第40-53页
    4.1 引言第40-41页
    4.2 EEMD-PCA-KICA算法仿真特性研究第41-45页
        4.2.1 算法的仿真验证第41-43页
        4.2.2 算法的性能分析第43-45页
        4.2.3 盲分离效果的评价方法第45页
    4.3 EEMD-PCA-KICA的列车混合工况识别过程第45-49页
        4.3.1 高铁仿真数据处理第46页
        4.3.2 基于频域评价的盲分离研究第46-48页
        4.3.3 基于分数阶傅里叶变换评价的盲分离研究第48-49页
    4.4 非全拆工况单通道多故障分析第49-50页
    4.5 参数渐变多故障工况分析第50-52页
        4.5.1 基于频谱的性能蜕变分析第50-51页
        4.5.2 基于时频域特征的性能蜕变分析第51-52页
    4.6 小结第52-53页
第5章 监测数据的多通道盲分离模型和算法第53-66页
    5.1 引言第53页
    5.2 TIFROM、JADE和SOBI的盲分离算法分析第53-56页
    5.3 基于TIFROM的转向架多故障分析第56-59页
        5.3.1 算法步骤第56-57页
        5.3.2 算法的仿真验证第57-58页
        5.3.3 多故障工况时频盲分离识别第58-59页
    5.4 基于JADE的转向架多故障分析第59-65页
        5.4.1 算法步骤第59-60页
        5.4.2 算法的仿真验证第60-61页
        5.4.3 全拆多故障工况识别第61-63页
        5.4.4 非全拆多故障工况识别第63-64页
        5.4.5 参数渐变多故障工况识别第64-65页
    5.5 小结第65-66页
总结与展望第66-68页
    总结第66-67页
    展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-74页
攻读硕士学位期间发表的的学术论文和参与的项目第74页
    发表的学术论文第74页
    参与的项目第74页

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