| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 机械设备状态监测与故障诊断 | 第10-12页 |
| 1.1.1 机械设备状态监测与故障诊断的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 列车轮对轴承状态监测与故障诊断 | 第12-14页 |
| 1.2.1 列车轮对轴承状态监测与故障诊断的意义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 列车轮对轴承状态监测与故障诊断方法 | 第13-14页 |
| 1.3 列车轴承轨边状态监测与故障诊断技术难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究工作 | 第15-17页 |
| 1.5 论文创新点 | 第17-18页 |
| 第二章 列车轮对轴承分析及声学信号获取 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 列车轴承分析 | 第18-22页 |
| 2.2.1 列车轴承结构 | 第18-20页 |
| 2.2.2 滚动轴承的振动机理与主要故障 | 第20-21页 |
| 2.2.3 滚动轴承故障特征频率 | 第21-22页 |
| 2.3 列车轴承轨边信号获取 | 第22-27页 |
| 2.3.1 实验仪器 | 第22-24页 |
| 2.3.2 轴承故障设置 | 第24页 |
| 2.3.3 实验平台及静态实验 | 第24-25页 |
| 2.3.4 单声源单麦克风动态实验 | 第25-26页 |
| 2.3.5 单声源多麦克风动态实验 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 列车轴承轨边声信号的多普勒校正方法研究 | 第28-58页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 多普勒畸变信号处理方法研究现状 | 第29页 |
| 3.3 基于时频脊线旋转匹配的多普勒畸变校正算法 | 第29-41页 |
| 3.3.1 轨边声学诊断模型与时域重采样方法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 时频数据融合 | 第31-32页 |
| 3.3.3 时频脊线旋转匹配 | 第32-33页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第33-34页 |
| 3.3.5 仿真分析 | 第34-38页 |
| 3.3.6 实验信号分析 | 第38-41页 |
| 3.4 基于麦克风阵列和匹配追踪的多普勒校正方法研究 | 第41-56页 |
| 3.4.1 理论背景 | 第41-46页 |
| 3.4.2 基于远场麦克风阵列模型及匹配追踪算法的多普勒校正方法研究 | 第46-50页 |
| 3.4.3 仿真分析 | 第50-53页 |
| 3.4.4 实验信号分析 | 第53-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 强噪声下滚动轴承故障特征提取 | 第58-72页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 形态滤波算法研究现状 | 第58-59页 |
| 4.3 理论背景 | 第59-60页 |
| 4.3.1 形态滤波 | 第59页 |
| 4.3.2 循环冲击响应模型 | 第59-60页 |
| 4.4 改进的形态滤波 | 第60-62页 |
| 4.4.1 形态算子选取 | 第60页 |
| 4.4.2 结构元素构造 | 第60-62页 |
| 4.5 算法流程 | 第62页 |
| 4.6 仿真分析 | 第62-66页 |
| 4.7 实验验证 | 第66-71页 |
| 4.8 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-76页 |
| 5.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 5.2 进一步的研究方向 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第84页 |
