| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第15-30页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-24页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第22-23页 |
| 1.2.3 总结 | 第23-24页 |
| 1.3 轮对轴承故障机理分析 | 第24-26页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第26-27页 |
| 1.5 本文的研究思路与章节安排 | 第27-30页 |
| 第2章 EMD基本理论与方法 | 第30-55页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 瞬时频率 | 第30-33页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第30-31页 |
| 2.2.2 计算方法 | 第31-33页 |
| 2.3 EMD实现方法 | 第33-38页 |
| 2.3.1 固有模态函数 | 第33-34页 |
| 2.3.2 信号剖解流程 | 第34-35页 |
| 2.3.3 停止准则 | 第35-36页 |
| 2.3.4 端点效应 | 第36-37页 |
| 2.3.5 信号重构特性 | 第37-38页 |
| 2.4 EEMD方法及算法改进 | 第38-50页 |
| 2.4.1 EEMD方法 | 第38-40页 |
| 2.4.2 EEMD抗模态混叠分析 | 第40-42页 |
| 2.4.3 EEMD算法改进 | 第42-44页 |
| 2.4.4 EEMD噪声识别方法研究 | 第44-50页 |
| 2.5 HILBERT谱分析 | 第50-54页 |
| 2.5.1 Hilbert谱 | 第50-51页 |
| 2.5.2 Hilbert边际谱 | 第51-53页 |
| 2.5.3 其他谱分析 | 第53-54页 |
| 2.6 总结 | 第54-55页 |
| 第3章 轮对轴承振动信号形态函数表征方法 | 第55-71页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 高速列车轮对轴承振动数据采集 | 第56-60页 |
| 3.2.1 轮对轴承健康状态数据采集 | 第56-57页 |
| 3.2.2 轮对轴承故障试验 | 第57-60页 |
| 3.3 EMD形态函数理论 | 第60-61页 |
| 3.3.1 形态函数定义 | 第60页 |
| 3.3.2 形态函数特性分析 | 第60-61页 |
| 3.4 轮对轴承振动信号形态函数 | 第61-65页 |
| 3.4.1 振动信号周期性 | 第61-62页 |
| 3.4.2 形态函数构建 | 第62-64页 |
| 3.4.3 EMD形态函数指标 | 第64-65页 |
| 3.5 多故障轮对轴承振动信号形态函数指标量化 | 第65-70页 |
| 3.5.1 单故障振动信号形态函数 | 第65-66页 |
| 3.5.2 复合故障振动信号形态函数 | 第66-67页 |
| 3.5.3 轮对轴承多状态形态函数表征与量化 | 第67-70页 |
| 3.6 总结 | 第70-71页 |
| 第4章 轮对轴承振动状态稳定性量化表征方法 | 第71-87页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 EMD稳态偏量定义 | 第72-75页 |
| 4.2.1 稳定特性分析 | 第72页 |
| 4.2.2 EMD稳定属性选择 | 第72-73页 |
| 4.2.3 基于幅度值的稳态偏量指标 | 第73-74页 |
| 4.2.4 基于瞬时频率的稳态偏量指标 | 第74-75页 |
| 4.3 基于稳态偏量的轮对轴承健康状态度量准则 | 第75-78页 |
| 4.3.1 幅度值稳态偏量度量准则 | 第75-77页 |
| 4.3.2 瞬时频率稳态偏量度量准则 | 第77-78页 |
| 4.4 多故障轮对轴承振动信号稳态偏量指标量化 | 第78-85页 |
| 4.4.1 幅度值稳态偏量有效性分析 | 第78-81页 |
| 4.4.2 瞬时频率稳态偏量有效性分析 | 第81-83页 |
| 4.4.3 基于稳态偏量的多故障量化表征 | 第83-84页 |
| 4.4.4 稳态偏量诊断特性分析 | 第84-85页 |
| 4.4.5 稳态偏量稳健性检验 | 第85页 |
| 4.5 总结 | 第85-87页 |
| 第5章 基于EMD信噪比的轮对轴承状态定量表征方法 | 第87-110页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 信噪比计算方法 | 第88-90页 |
| 5.2.1 基于方差比的信噪比计算方法 | 第88页 |
| 5.2.2 基于能量比率的信噪比计算方法 | 第88页 |
| 5.2.3 基于优势频率的信噪比计算方法 | 第88-89页 |
| 5.2.4 基于特征值的信噪比计算方法 | 第89-90页 |
| 5.3 EMD信噪比指标研究 | 第90-94页 |
| 5.3.1 基于显著性检验的信噪比指标 | 第90-93页 |
| 5.3.2 基于优势IMF规范化能量的信噪比指标 | 第93-94页 |
| 5.3.3 基于奇异值的信噪比指标 | 第94页 |
| 5.4 基于EMD信噪比的轮对轴承健康状态度量准则研究 | 第94-103页 |
| 5.4.1 显著性检验法度量准则 | 第94-99页 |
| 5.4.2 优势IMF规范化能量法度量准则 | 第99-100页 |
| 5.4.3 奇异值法度量准则 | 第100-102页 |
| 5.4.4 信噪比度量准则总述 | 第102-103页 |
| 5.5 多故障轮对轴承振动信号信噪比量化表征 | 第103-109页 |
| 5.5.1 轮对轴承多故障信噪比量化 | 第103-108页 |
| 5.5.2 信噪比故障诊断特性分析 | 第108-109页 |
| 5.6 总结 | 第109-110页 |
| 第6章 基于IMF价值量化的轮对轴承故障诊断方法 | 第110-122页 |
| 6.1 引言 | 第110页 |
| 6.2 IMF价值量化方法 | 第110-114页 |
| 6.2.1 价值参数 | 第110-112页 |
| 6.2.2 价值量化基本原理 | 第112-114页 |
| 6.2.3 价值量化模型 | 第114页 |
| 6.3 轮对轴承多状态振动信号IMF价值量化 | 第114-116页 |
| 6.4 基于IMF价值选择的轮对轴承故障诊断 | 第116-121页 |
| 6.4.1 轮对轴承故障特征频率 | 第116页 |
| 6.4.2 Hilbert边际谱在轮对轴承故障诊断中的应用 | 第116-120页 |
| 6.4.3 轮对轴承复合故障诊断的有效性验证 | 第120-121页 |
| 6.5 总结 | 第121-122页 |
| 第7章 基于EMD目标熵权的轮对轴承故障诊断方法 | 第122-135页 |
| 7.1 引言 | 第122-123页 |
| 7.2 基于EMD的熵值计算方法 | 第123-125页 |
| 7.2.1 熵的基本定义 | 第123页 |
| 7.2.2 EMD时频谱熵 | 第123-124页 |
| 7.2.3 EMD能量熵 | 第124页 |
| 7.2.4 EMD奇异熵 | 第124-125页 |
| 7.3 轮对轴承振动信号目标熵权确定 | 第125-129页 |
| 7.3.1 EMD熵权特性分析 | 第125-127页 |
| 7.3.2 基于SVM的目标熵权确定 | 第127-129页 |
| 7.4 基于目标熵权的轮对轴承故障诊断方法 | 第129-133页 |
| 7.4.1 故障诊断算法流程 | 第129-130页 |
| 7.4.2 方法有效性验证 | 第130-133页 |
| 7.4.3 故障诊断特性分析 | 第133页 |
| 7.5 总结 | 第133-135页 |
| 第8章 总结与展望 | 第135-139页 |
| 8.1 论文总结 | 第135-137页 |
| 8.2 主要创新点 | 第137-138页 |
| 8.3 后续工作 | 第138-139页 |
| 8.3.1 方法研究方面 | 第138页 |
| 8.3.2 方法应用方面 | 第138-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 参考文献 | 第140-152页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第152-153页 |
