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基于轨旁振动信号的城轨列车扁疤故障检测

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第11-18页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 研究背景及意义第11-12页
    1.3 研究现状第12-16页
        1.3.1 车辆多体动力学及其仿真研究现状及发展第12-13页
        1.3.2 车轮扁疤理论、数值模拟研究的现状第13页
        1.3.3 踏面缺陷的检测方法第13-16页
    1.4 论文章节安排及研究内容第16-18页
2 踏面扁疤概述第18-28页
    2.1 踏面扁疤故障第18-23页
        2.1.1 车轮损伤分类第18-19页
        2.1.2 扁疤成形机理第19-22页
        2.1.3 扁疤形成的外界因素第22-23页
        2.1.4 减缓扁疤措施第23页
    2.2 车辆运行的动力学评价指标第23-27页
        2.2.1 车辆运行平稳性及其评价指标第24-26页
        2.2.2 轮轨冲击评价指标第26-27页
    2.3 本章小结第27-28页
3 扁疤轮轨冲击力学分析第28-49页
    3.1 扁疤冲击机理第28-37页
        3.1.1 扁疤冲击模型第28-33页
        3.1.2 扁疤冲击速度第33-35页
        3.1.3 扁疤冲击能量第35-37页
    3.2 车辆-轨道动力学模型第37-42页
        3.2.1 多体动力学软件SIMPACK第37-38页
        3.2.2 车辆-轨道多体动力学建模第38-42页
    3.3 扁疤轮轨冲击力学分析第42-48页
        3.3.1 车速、扁疤尺寸的轮轨冲击力学分析第42-46页
        3.3.2 新、旧扁疤的轮轨冲击力学分析第46-48页
    3.4 本章小结第48-49页
4 基于EMD多尺度熵扁疤车轮识别第49-65页
    4.1 振动信号处理方法概述第49-54页
        4.1.1 信号时域和频域处理方法第49-52页
        4.1.2 信号时频域处理方法第52-54页
    4.2 多尺度熵第54-57页
        4.2.1 近似熵理论第54-55页
        4.2.2 样本熵理论第55-56页
        4.2.3 多尺度熵及多尺度熵偏均值理论第56-57页
    4.3 基于EMD多尺度熵扁疤车轮识别第57-64页
        4.3.1 踏面扁疤故障的信号特征第58-59页
        4.3.2 振动信号多尺度熵分析第59-61页
        4.3.3 基于EMD多尺度熵偏均值的分析第61-64页
    4.4 本章小结第64-65页
5 基于EMD多尺度熵的轮对轨旁检测系统第65-80页
    5.1 系统总体概述第65-69页
        5.1.1 系统功能介绍第65-66页
        5.1.2 系统总体框架第66-68页
        5.1.3 系统工作过程第68-69页
    5.2 系统硬件平台设计第69-73页
        5.2.1 硬件选型第69-72页
        5.2.2 硬件设备安装第72-73页
    5.3 现场实测数据分析第73-79页
        5.3.1 算法流程第73-74页
        5.3.2 实测数据分析第74-79页
    5.4 本章小结第79-80页
6 总结与展望第80-82页
    6.1 全文总结第80页
    6.2 研究展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-86页

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