| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 涡流阵列无损检测技术综述 | 第9-11页 |
| 1.3 涡流信号处理方法概述 | 第11-14页 |
| 1.3.1 涡流信号的处理方法介绍 | 第11-13页 |
| 1.3.2 涡流信号的混沌动力学研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要贡献和创新 | 第14-15页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 涡流阵列传感器设计与系统构建 | 第18-36页 |
| 2.1 涡流阵列传感器类型的选取 | 第18-19页 |
| 2.2 激励模式的选取 | 第19-20页 |
| 2.3 涡流阵列传感器的优化设计 | 第20-28页 |
| 2.3.1 基于灵敏度的涡流阵列传感器的优化设计 | 第21-26页 |
| 2.3.2 基于空间分辨率的涡流阵列传感器的优化设计 | 第26-28页 |
| 2.4 涡流阵列传感器的制作 | 第28-29页 |
| 2.5 涡流阵列无损检测系统介绍 | 第29-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 涡流信号的混沌特性分析 | 第36-48页 |
| 3.1 涡流信号的相空间重构 | 第36-40页 |
| 3.1.1 相空间重构的基本理论 | 第36-37页 |
| 3.1.2 重构维数m和延迟时间τ的选取 | 第37-40页 |
| 3.2 涡流信号的混沌特性判断 | 第40-46页 |
| 3.2.1 最大李雅普诺夫指数分析 | 第40-42页 |
| 3.2.2 K熵分析 | 第42-44页 |
| 3.2.3 关联维数分析 | 第44-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于熵检测算法的缺陷辨识 | 第48-64页 |
| 4.1 基于近似熵算法的涡流信号分析方法 | 第48-50页 |
| 4.2 基于模糊熵算法的涡流信号分析方法 | 第50-54页 |
| 4.2.1 模糊熵算法计算步骤 | 第50-52页 |
| 4.2.2 参数选择 | 第52-54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 硕士期间发表论文和参加科研情况 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |