| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 汽车底盘故障诊断技术浅析 | 第8-11页 |
| 1.1.1 汽车底盘故障常用诊断方法 | 第8-10页 |
| 1.1.2 汽车底盘故障常用诊断原理 | 第10-11页 |
| 1.1.3 国内外底盘故障诊断技术未来发展趋势 | 第11页 |
| 1.2 基于声信号诊断汽车故障的意义 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于声信号汽车底盘故障诊断的意义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 目前基于声信号汽车底盘故障诊断的局限性 | 第13-14页 |
| 1.2.3 论文研究的主要内容和创新点 | 第14-17页 |
| 第二章 汽车底盘故障声信号诊断原理 | 第17-30页 |
| 2.1 声信号基本原理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 声信号提取技术 | 第18-19页 |
| 2.1.2 声信号降噪处理常用方法 | 第19页 |
| 2.2 声信号识别的处理过程 | 第19-30页 |
| 2.2.1 声信号采集 | 第20-21页 |
| 2.2.2 采集信号的预处理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 辨识提取声信号特征 | 第22-30页 |
| 2.2.3.1 幅域分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3.2 频域分析 | 第24页 |
| 2.2.3.3 时域分析 | 第24-28页 |
| 2.2.3.4 现代信号处理方法 | 第28页 |
| 2.2.3.5 MTALAB软件介绍 | 第28-30页 |
| 第三章 基于小波包分析的HERM算法声信号分离算法研究 | 第30-42页 |
| 3.1 传统频域分析方法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 自功率谱密度分析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 声信号故障分析中传统频谱分析优劣分析 | 第31-32页 |
| 3.2 小波变换的基本原理 | 第32-33页 |
| 3.2.1 小波变换的基础理论 | 第32页 |
| 3.2.2 连续小波变换的定义和特点 | 第32-33页 |
| 3.3 小波包分析基础理论 | 第33-36页 |
| 3.3.1 小波包的子空间分解 | 第34-35页 |
| 3.3.2 小波包的分解与重建 | 第35-36页 |
| 3.4 基于小波包分析的声信号分离HERM算法研究 | 第36-42页 |
| 3.4.1 遗传算法基本原理 | 第36-37页 |
| 3.4.2 谱相关函数模拟人耳听觉的欧姆定律 | 第37-38页 |
| 3.4.3 汽车底盘故障信号声信号分离HERM算法设计 | 第38-42页 |
| 第四章 工程试验设计及结果分析 | 第42-59页 |
| 4.1 汽车助力转向电机常见故障分析和试验工况设置 | 第42-43页 |
| 4.2 试验步骤及声信号数据采集 | 第43-44页 |
| 4.3 HERM算法与传统频域分析方法提取声信号特征比对总结 | 第44-59页 |
| 4.3.1 传统频域分析方法提取故障声信号特征 | 第44-48页 |
| 4.3.2 HERM算法提取故障声信号 | 第48-56页 |
| 4.3.3 试验结论 | 第56-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
