| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 内燃机产生机理 | 第13-14页 |
| 1.3 内燃机噪声源分析技术概述 | 第14-16页 |
| 1.3.1 内燃机内部噪声源分析技术 | 第14-15页 |
| 1.3.2 内燃机表面噪声分析技术 | 第15-16页 |
| 1.4 内燃机振声研究的现代信号处理方法 | 第16-21页 |
| 1.4.1 内燃机表面噪声源声强分析技术 | 第16-17页 |
| 1.4.2 小波分析在噪声处理领域国内外的发展与研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4.3 基于小波分析的内燃机噪声源识别的研究 | 第19-20页 |
| 1.4.4 基于独立分量分析的内燃机噪声源识别的研究 | 第20-21页 |
| 1.5 论文的组织与安排 | 第21-23页 |
| 第二章 内燃机噪声源的描述 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 内燃机的表面噪声 | 第24-26页 |
| 2.2.1 燃烧噪声 | 第24-25页 |
| 2.2.2 机械噪声 | 第25-26页 |
| 2.3 内燃机非平稳振声响应的结构模型与信号表现形式 | 第26-37页 |
| 2.3.1 非稳态的复杂多激励特性 | 第26-31页 |
| 2.3.1.1 时变频率结构的缸内压力与非稳态工作过程 | 第26-28页 |
| 2.3.1.2 受非稳态动力学关系调制的高频冲击振声激励 | 第28-31页 |
| 2.3.2 复杂结构及系统特性对时变振声响应的影响 | 第31-34页 |
| 2.3.2.1 部分周期时变的系统特性与平稳统计方法的不足 | 第31页 |
| 2.3.2.2 结构响应中的波动影响 | 第31-34页 |
| 2.3.3 非平稳振声响应的结构模型与信号表现形式 | 第34-37页 |
| 2.3.3.1 非平稳振声响应的结构模型 | 第34-36页 |
| 2.3.3.2 非平稳振声响应信号的表现形式 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 声强法对内燃机振声信号分析的研究 | 第39-63页 |
| 3.1 声强测量的发展过程 | 第39-43页 |
| 3.2 声强测量的基本原理 | 第43-44页 |
| 3.2.1 p-u法 | 第43页 |
| 3.2.2 p-p法 | 第43-44页 |
| 3.3 声强的频域分析法 | 第44-47页 |
| 3.4 声强信号的 FFT 间接算法 | 第47页 |
| 3.5 声强法在内燃机振声测试中的应用 | 第47-56页 |
| 3.5.1 四缸柴油机表面声强研究 | 第47-52页 |
| 3.5.2 六缸柴油机表面声强研究 | 第52-56页 |
| 3.6 声强法在整车噪声源识别中的应用 | 第56-61页 |
| 3.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 从傅里叶变换到小波变换 | 第63-88页 |
| 4.1 傅里叶变换 | 第64-66页 |
| 4.2 短时傅里叶变换 | 第66-73页 |
| 4.2.1 短时傅里叶变换定义 | 第66-68页 |
| 4.2.2 巴什瓦(Parseval)公式 | 第68-69页 |
| 4.2.3 信号的持续时间和不确定性原理 | 第69-71页 |
| 4.2.4 短时傅里叶变换的滤波作用 | 第71页 |
| 4.2.5 短时傅里叶变换的时间——频率局部化性质 | 第71-73页 |
| 4.3 连续小波变换 | 第73-87页 |
| 4.3.1 连续小波变换定义 | 第74-76页 |
| 4.3.2 连续小波变换的物理意义 | 第76-77页 |
| 4.3.3 连续小波变换的时间——频率特性 | 第77-81页 |
| 4.3.3.1 时频空间 | 第77-78页 |
| 4.3.3.2 ψ_(a,b)( t ) 的时频特性 | 第78-81页 |
| 4.3.4 连续小波变换的性质 | 第81-83页 |
| 4.3.5 连续小波变换性能分析与参数优化 | 第83-87页 |
| 4.3.5.1 小波基的选取 | 第84-85页 |
| 4.3.5.2 中心频率ω_0 的选取 | 第85页 |
| 4.3.5.3 确定最大和最小尺度参数 | 第85-87页 |
| 4.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于小波变换的内燃机噪声源识别研究 | 第88-106页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 内燃机声信号产生过程 | 第89-91页 |
| 5.3 测试环境介绍 | 第91-93页 |
| 5.4 信号的描述和特征提取 | 第93-94页 |
| 5.5 小波变换的参数改进 | 第94-95页 |
| 5.6 计算机仿真及结果分析 | 第95-96页 |
| 5.7 试验信号分析 | 第96-105页 |
| 5.7.1 单缸柴油机声信号分析 | 第96-98页 |
| 5.7.2 四缸柴油机噪声源识别研究 | 第98-100页 |
| 5.7.3 六缸柴油机噪声源识别研究 | 第100-105页 |
| 5.8 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 基于独立成分分析的内燃机噪声源识别 | 第106-133页 |
| 6.1 引言 | 第106-107页 |
| 6.2 内燃机噪声源的描述 | 第107-109页 |
| 6.2.1 燃烧噪声和机械噪声 | 第107-108页 |
| 6.2.2 进气和排气噪声 | 第108-109页 |
| 6.3 独立分量(ICA)理论 | 第109-121页 |
| 6.3.1 ICA 发展历史 | 第109-110页 |
| 6.3.2 ICA 基本理论 | 第110-115页 |
| 6.3.2.1 统计独立 | 第110-111页 |
| 6.3.2.2 ICA问题描述和假设 | 第111-113页 |
| 6.3.2.3 盲可辩识性 | 第113-115页 |
| 6.3.3 ICA 估计的基本准则 | 第115-117页 |
| 6.3.3.1 非线性去相关 | 第115页 |
| 6.3.3.2 最大化非高斯性 | 第115-117页 |
| 6.3.4 信息最大化和最大似然估计 | 第117-121页 |
| 6.3.4.1 信息最大化 | 第117-119页 |
| 6.3.4.2 最大似然估计 | 第119-121页 |
| 6.3.5 ICA 分析特性 | 第121页 |
| 6.3.5.1 信号源的非高斯性 | 第121页 |
| 6.3.5.2 能量信息被污染 | 第121页 |
| 6.4 ICA 仿真和试验结果 | 第121-124页 |
| 6.5 内燃机噪声源识别 | 第124-127页 |
| 6.5.1 内燃机噪声特性 | 第124页 |
| 6.5.2 ICA 模型设计 | 第124-126页 |
| 6.5.3 ICA 信号的描述 | 第126-127页 |
| 6.6 结果和讨论 | 第127-132页 |
| 6.7 本章小结 | 第132-133页 |
| 第七章 总结 | 第133-136页 |
| 7.1 全文总结 | 第133-134页 |
| 7.2 本论文的创新点 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-145页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146页 |
