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 |