| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 走行系监测系统概述 | 第8-11页 |
| 1.2.2 基于振动信号的故障诊断研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 安全域估计理论 | 第12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 走行系车轮故障机理及常用振动分析方法 | 第14-25页 |
| 2.1 走行系的结构组成 | 第14-16页 |
| 2.2 走行系车轮常见故障模式 | 第16-17页 |
| 2.2.1 踏面擦伤 | 第16页 |
| 2.2.2 踏面剥离 | 第16-17页 |
| 2.2.3 车轮不圆 | 第17页 |
| 2.3 常用振动信号分析方法 | 第17-22页 |
| 2.3.1 短时傅里叶变换 | 第18页 |
| 2.3.2 小波变换 | 第18-19页 |
| 2.3.3 经验模态分解 | 第19-22页 |
| 2.4 安全域估计方法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 安全域定义 | 第22-23页 |
| 2.4.2 安全域估计基本思路 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 车辆-轨道垂向耦合模型 | 第25-45页 |
| 3.1 车辆-轨道耦合动力学概述 | 第25-26页 |
| 3.2 车辆-轨道垂向耦合系统动力学仿真 | 第26-35页 |
| 3.2.1 垂向耦合系统的基本原则和假定 | 第26页 |
| 3.2.2 垂向耦合系统的物理模型 | 第26-28页 |
| 3.2.3 车辆系统动力学方程 | 第28-30页 |
| 3.2.4 轨道系统动力学方程 | 第30-33页 |
| 3.2.5 轮轨垂向耦合关系 | 第33-34页 |
| 3.2.6 模型求解 | 第34-35页 |
| 3.3 车辆-轨道垂向耦合系统激励模型 | 第35-42页 |
| 3.3.1 车轮扁疤激励模型 | 第35-37页 |
| 3.3.2 车轮不圆激励模型 | 第37-39页 |
| 3.3.3 轨道不平顺激励模型 | 第39-42页 |
| 3.4 轨道不平顺和车轮缺陷下的轨道振动响应仿真 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于EMD广义能量的车轮服役状态安全域初步评估 | 第45-63页 |
| 4.1 EMD广义能量定义 | 第45-46页 |
| 4.2 列车车轮服役状态初步评估方法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于EMD广义能量的特征提取 | 第47-54页 |
| 4.3.1 钢轨振动信号的降噪处理 | 第47-50页 |
| 4.3.2 钢轨振动信号的EMD分解及IMF选取 | 第50-52页 |
| 4.3.3 IMF权系数确定及EMD广义能量值获取 | 第52-53页 |
| 4.3.4 安全域边界确定 | 第53-54页 |
| 4.4 实验仿真数据验证 | 第54-62页 |
| 4.4.1 车轮服役状态安全域初步评估 | 第54-60页 |
| 4.4.2 仿真数据验证 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于LSSVM和PNN的车轮服役状态安全域估计及故障诊断 | 第63-80页 |
| 5.1 钢轨振动信号特征量的提取 | 第63-64页 |
| 5.2 支持向量机相关理论 | 第64-67页 |
| 5.2.1 线性支持向量机 | 第64-65页 |
| 5.2.2 非线性支持向量机 | 第65页 |
| 5.2.3 最小二乘支持向量机 | 第65-67页 |
| 5.3 概率神经网络 | 第67-69页 |
| 5.3.1 概率神经网络的基本原理 | 第67-68页 |
| 5.3.2 概率神经网络的拓扑结构及功能 | 第68-69页 |
| 5.3.3 概率神经网络的优点 | 第69页 |
| 5.4 基于SVM和PNN的车轮服役状态安全域估计 | 第69-71页 |
| 5.5 实验仿真数据验证 | 第71-79页 |
| 5.5.1 振动信号状态特征提取 | 第71-72页 |
| 5.5.2 基于LSSVM车轮服役状态的安全域边界确定 | 第72-74页 |
| 5.5.3 基于PNN的车轮故障模式多状态识别 | 第74-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 实际工程应用 | 第80-94页 |
| 6.1 系统需求分析 | 第80页 |
| 6.2 系统具体设计方案 | 第80-91页 |
| 6.2.1 系统总体方案 | 第80-81页 |
| 6.2.2 振动信号采集设计 | 第81-84页 |
| 6.2.3 车轮轴位采集设计 | 第84-85页 |
| 6.2.4 车号识别系统设计 | 第85-87页 |
| 6.2.5 系统软件算法实现 | 第87-90页 |
| 6.2.6 现场系统安装 | 第90-91页 |
| 6.3 实际数据验证 | 第91-93页 |
| 6.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 7 总结与展望 | 第94-96页 |
| 7.1 全文总结 | 第94页 |
| 7.2 研究展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-102页 |
| 附录 | 第102页 |
