| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 舒适性研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 振动舒适性的含义 | 第15-16页 |
| 1.2.2 驾驶员振动舒适性研究方法 | 第16-19页 |
| 1.3 振源识别研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3.1 单一观测信号的盲源分离技术 | 第19-20页 |
| 1.3.2 经验模式分解方法 | 第20-21页 |
| 1.4 存在的问题 | 第21-22页 |
| 1.5 研究目标及论文结构 | 第22-24页 |
| 第2章 挖掘机振动舒适性评价方法研究 | 第24-34页 |
| 2.1 挖掘机座椅振动分析 | 第24-26页 |
| 2.1.1 主要振动激励源 | 第24-25页 |
| 2.1.2 驾驶员承受的座椅振动形式 | 第25-26页 |
| 2.2 驾驶员全身振动舒适性评价 | 第26-33页 |
| 2.2.1 GB/T 13441中的评价方法和指标 | 第26-30页 |
| 2.2.2 适应于挖掘机的振动舒适性评价指标 | 第30-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 座椅振动源识别及振源贡献度计算方法研究 | 第34-50页 |
| 3.1 基于二阶统计量盲识别的源贡献度计算 | 第34-40页 |
| 3.1.1 SOBI的基本原理与算法 | 第34-39页 |
| 3.1.2 源贡献度计算 | 第39-40页 |
| 3.1.3 二阶统计量盲识别方法的局限性 | 第40页 |
| 3.2 基于主成分IMF的EEMD信号分解 | 第40-46页 |
| 3.2.1 EEMD的基本原理与算法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 主成分IMF筛选 | 第42-43页 |
| 3.2.3 仿真信号分析 | 第43-46页 |
| 3.3 协同EEMD与SOBI的座椅振动源识别及贡献度计算方法 | 第46-49页 |
| 3.3.1 分析流程 | 第47页 |
| 3.3.2 仿真信号验证 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 振动信号采集及舒适性超标的座椅振动定位 | 第50-58页 |
| 4.1 振动测试系统 | 第50-51页 |
| 4.2 振动信号采集试验 | 第51-55页 |
| 4.2.1 测试条件 | 第51-52页 |
| 4.2.2 测试位置 | 第52-54页 |
| 4.2.3 试验方案 | 第54-55页 |
| 4.3 振动舒适性超标信号定位 | 第55-57页 |
| 4.3.1 实测信号波峰因数验证 | 第55页 |
| 4.3.2 挖掘机振动舒适性现状评价 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 挖掘机座椅振动源识别实例分析 | 第58-70页 |
| 5.1 振动信号预处理 | 第58-60页 |
| 5.1.1 低通滤波器设计 | 第58-59页 |
| 5.1.2 舒适性超标信号初步分析 | 第59-60页 |
| 5.2 基于EEMD-SOBI的舒适性超标信号振源识别 | 第60-69页 |
| 5.2.1 T_1转速下的座椅垂直轴向振动 | 第60-64页 |
| 5.2.2 T_2转速下的座椅垂直轴向振动 | 第64-68页 |
| 5.2.3 分析结论 | 第68-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第79页 |
