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基于时频分析的道旁声学信号声源运动参数识别方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 列车轮对轴承健康监测的意义第9-10页
    1.2 列车轮对轴承的故障诊断的方法第10-12页
        1.2.1 目前列车轮对轴承状态监测的方法第10-11页
        1.2.2 利用道旁声学进行列车轮对轴承状态监测的技术难点第11-12页
    1.3 论文主要的研究工作第12-15页
        1.3.1 主研究思路第12-13页
        1.3.2 论文的内容安排第13-15页
第二章 道旁声学信号的获取和特征分析第15-21页
    2.1 引言第15页
    2.2 列车轮对轴承道旁声学信号的获取第15-18页
        2.2.1 列车运动信号实验步骤设计第15-16页
        2.2.2 静态试验和动态试验第16-18页
    2.3 列车轮对轴承声学信号特征分析第18-20页
        2.3.1 时域畸变特征第18-19页
        2.3.2 频域畸变特征第19-20页
        2.3.3 多声源干扰第20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于时频脊线提取的列车运动参数识别第21-32页
    3.1 引言第21页
    3.2 信号时频脊线提取第21-27页
        3.2.1 时频脊线提取概述第21-22页
        3.2.2 时频脊线提取的算法流程第22-25页
        3.2.3 实验信号时频脊线提取展示和参数识别第25-27页
    3.3 基于时频插值重采样的多普勒畸变矫正和故障识别第27-31页
        3.3.1 时域插值第28-29页
        3.3.2 幅值解调第29页
        3.3.3 畸变矫正与故障信息的提取第29-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第四章 变尺度迭代拟合的运动参数识别第32-43页
    4.1 引言第32页
    4.2 变尺度迭代拟合算法第32-35页
        4.2.1 声源运动模型的简化第33-34页
        4.2.2 迭代拟合的实现过程第34-35页
    4.3 变尺度迭代拟合实现过程第35-41页
        4.3.1 算法流程介绍第35-37页
        4.3.2 变尺度迭代拟合对时频脊线提取精度的优化效果第37-40页
        4.3.3 模态解析和故障信息提取第40-41页
    4.4 变尺度迭代拟合的局限讨论第41页
    4.5 本章小结第41-43页
第五章 关于自适应声源运动参数识别的方法探究第43-52页
    5.1 引言第43页
    5.2 自适应声源运动参数识别的原理分析第43-48页
        5.2.1 算法流程图第43-44页
        5.2.2 算法原理介绍第44-48页
    5.3 自适应参数识别的实现效果第48-51页
    5.4 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-55页
    6.1 总结第52-53页
    6.2 展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
在读期间发表的学术成果第60页

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