| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·本论文的目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·本论文结构及主要内容 | 第16-18页 |
| 2 滚动轴承故障特征分析 | 第18-28页 |
| ·滚动轴承故障原因 | 第19-24页 |
| ·列车滚动轴承故障诊断的步骤 | 第24-25页 |
| ·滚动轴承状态监测与诊断的性能指标 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 滚动轴承故障诊断理论研究 | 第28-40页 |
| ·小波包理论分析 | 第28-31页 |
| ·BP神经网络分析 | 第31-34页 |
| ·动量BP算法(Momentum Back Propagation) | 第32-33页 |
| ·弹性BP算法(Resilient Back Propagation) | 第33-34页 |
| ·DS证据理论分析 | 第34-39页 |
| ·D-S证据理论的基本概念 | 第35-37页 |
| ·D-S证据理论融合过程 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 4 走行部滚动轴承故障诊断方法及应用 | 第40-58页 |
| ·转向架故障诊断安装方案 | 第40-43页 |
| ·轴承振动信号小波包分解 | 第43-49页 |
| ·滚动轴承BP神经网络故障诊断 | 第49-55页 |
| ·确定小波包分解层数 | 第49-51页 |
| ·故障诊断 | 第51-55页 |
| ·选取最优诊断方法 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 5 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |