| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 振动信号稀疏采样重构方法研究 | 第23-47页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于压缩感知的振动信号重构方法研究 | 第23-34页 |
| 2.2.1 压缩感知基本理论介绍 | 第23-25页 |
| 2.2.2 基于压缩感知的振动信号重构方法研究 | 第25-27页 |
| 2.2.3 算法性能仿真分析 | 第27-30页 |
| 2.2.4 实验验证与分析 | 第30-34页 |
| 2.3 基于块稀疏贝叶斯学习的振动信号重构方法研究 | 第34-44页 |
| 2.3.1 问题的提出 | 第34-36页 |
| 2.3.2 块稀疏贝叶斯学习理论介绍 | 第36-37页 |
| 2.3.3 基于块稀疏贝叶斯学习的振动信号重构方法研究 | 第37-39页 |
| 2.3.4 实验验证与分析 | 第39-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第三章 基于压缩感知的故障检测方法研究 | 第47-89页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 基于压缩感知的谐波检测策略简介 | 第47-50页 |
| 3.3 基于特征参数波形的故障多重压缩检测方法研究 | 第50-69页 |
| 3.3.1 特征参数波形理论介绍 | 第51-53页 |
| 3.3.2 基于特征参数波形的故障多重压缩检测方法研究 | 第53-54页 |
| 3.3.3 算法性能仿真分析 | 第54-58页 |
| 3.3.4 实验验证与分析 | 第58-69页 |
| 3.4 基于可调变因子小波变换的故障压缩检测方法研究 | 第69-85页 |
| 3.4.1 可调变因子小波变换基本理论介绍 | 第70-74页 |
| 3.4.2 基于可调变因子小波变换的故障压缩检测方法研究 | 第74-76页 |
| 3.4.3 算法性能仿真分析 | 第76-78页 |
| 3.4.4 实验验证与分析 | 第78-85页 |
| 3.5 所提两种检测方法特点分析 | 第85-87页 |
| 3.5.1 故障检测时间对比 | 第85-87页 |
| 3.5.2 故障检测成功率对比 | 第87页 |
| 3.6 本章小结 | 第87-89页 |
| 第四章 基于压缩感知的多源耦合信号分离与检测方法研究 | 第89-121页 |
| 4.1 引言 | 第89页 |
| 4.2 压缩感知理论与盲源分离方法等价模型的建立 | 第89-94页 |
| 4.2.1 盲源分离方法介绍 | 第89-92页 |
| 4.2.2 稀疏成分分析方法介绍 | 第92-93页 |
| 4.2.3 压缩感知理论和盲源分离方法的等价性 | 第93页 |
| 4.2.4 基于压缩感知的欠定盲源分离模型的简介 | 第93-94页 |
| 4.3 基于压缩感知的多源耦合信号盲源分离与诊断方法研究 | 第94-109页 |
| 4.3.1 方法介绍 | 第94-95页 |
| 4.3.2 算法性能仿真分析 | 第95-99页 |
| 4.3.3 实验验证与分析 | 第99-109页 |
| 4.4 基于压缩感知的多源耦合信号盲源分离与同步检测方法研究 | 第109-119页 |
| 4.4.1 方法介绍 | 第109-111页 |
| 4.4.2 仿真信号验证 | 第111-114页 |
| 4.4.3 实验验证与分析 | 第114-119页 |
| 4.5 本章小结 | 第119-121页 |
| 第五章 结论与展望 | 第121-123页 |
| 5.1 本课题研究结论 | 第121-122页 |
| 5.2 研究展望 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第133-135页 |
| 作者与导师简介 | 第135-137页 |
| 附件 | 第137-138页 |
