| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 装甲车变速箱故障判定的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 装甲车变速箱故障判定意义 | 第9页 |
| 1.1.2 特种装甲车变速箱故障判定的作用 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关技术发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的研究内容及贡献 | 第11-12页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 论文主要贡献 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 变速箱转子系统的故障原理及判定方式 | 第13-26页 |
| 2.1 转子系统的故障原理 | 第13-18页 |
| 2.1.1 转子错位故障原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 转子不平衡故障原理 | 第14-16页 |
| 2.1.3 转子与固定部件摩擦故障原理 | 第16-17页 |
| 2.1.4 转子油膜振荡与涡动故障原理 | 第17-18页 |
| 2.2 转子系统的故障判定方式 | 第18-25页 |
| 2.2.1 转子系统故障的幅域判定方式 | 第19-20页 |
| 2.2.2 转子系统故障的时域判定方式 | 第20-21页 |
| 2.2.3 转子系统故障的频域判定方式 | 第21-23页 |
| 2.2.4 转子系统故障的时频分析判定方式 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于EMD方式的研究 | 第26-36页 |
| 3.1 EMD方式 | 第26-31页 |
| 3.1.1 固有模态函数（IMF） | 第26-27页 |
| 3.1.2 EMD方式的分解过程 | 第27-29页 |
| 3.1.3 EMD方式的特点 | 第29-31页 |
| 3.2 EMD方式中端点效应的解决方式研究 | 第31-35页 |
| 3.2.1 端点效应的原理及影响 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于信号序列偶延拓与余弦窗的EMD方式改进 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于Hilbert变换和AR模型的特征选择 | 第36-47页 |
| 4.1 小波消噪 | 第36-39页 |
| 4.1.1 小波消噪理论 | 第37-38页 |
| 4.1.2 消噪的处理过程 | 第38-39页 |
| 4.2 Hilbert变换 | 第39-40页 |
| 4.2.1 瞬时频率（IF） | 第39-40页 |
| 4.2.2 希尔伯特谱 | 第40页 |
| 4.3 AR模型建模技术 | 第40-43页 |
| 4.3.1 AR模型的系数估计 | 第41-42页 |
| 4.3.2 AR模型定阶 | 第42-43页 |
| 4.3.3 奇异值 | 第43页 |
| 4.4 实验验证 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于支持向量机的故障判定系统 | 第47-62页 |
| 5.1 支持向量机理论 | 第47-55页 |
| 5.1.1 统计学习理论 | 第47-49页 |
| 5.1.2 最佳分类超平面 | 第49-51页 |
| 5.1.3 支持向量机的原理 | 第51-54页 |
| 5.1.4 多分类问题 | 第54-55页 |
| 5.2 支持向量机的系数选择 | 第55-56页 |
| 5.2.1 常用核函数 | 第55-56页 |
| 5.2.2 SVM的模型及系数 | 第56页 |
| 5.3 基于支持向量机的故障判定方式 | 第56-57页 |
| 5.4 实验验证 | 第57-61页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第57-58页 |
| 5.4.2 基于支持向量机的判定结果及分析 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |