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圆形阵列短时分析用于列车轴承道旁声学信号分离与校正的理论研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-27页
    1.1 机械装备故障诊断第13-14页
    1.2 列车轴承故障诊断第14-16页
    1.3 列车轴承道旁声学故障诊断第16-21页
        1.3.1 列车轴承道旁声学故障诊断系统研究现状第16-18页
        1.3.2 高速列车轴承道旁声学诊断系统的技术难点第18-21页
    1.4 论文的主要内容第21-24页
        1.4.1 论文的主要内容与技术路线第21-23页
        1.4.2 内容的结构安排第23-24页
    1.5 论文主要创新点第24-27页
第2章 列车轴承道旁声学信号获取第27-39页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 列车轮对轴承故障第28-30页
    2.3 列车轴承道旁声学信号获取第30-36页
        2.3.1 故障轴承的获取第30-31页
        2.3.2 列车故障轴承静态信号获取第31-33页
        2.3.3 列车故障轴承静态信号分析第33-34页
        2.3.4 列车故障轴承道旁声学信号获取第34-35页
        2.3.5 列车故障轴承动态信号分析第35-36页
    2.4 基于单麦克风诊断方法的局限性第36-37页
    2.5 基于麦克风线阵诊断方法的局限性第37-38页
    2.6 本章小结第38-39页
第3章 道旁圆形阵列声学混叠畸变信号分离第39-63页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 基于圆形麦克风阵列的道旁多混叠声源分离模型第40-43页
    3.3 基于圆形麦克风阵列的声源分离方法第43-51页
        3.3.1 基于斜投影的空间指向性滤波算子第44-47页
        3.3.2 运动声源的阵列时间中心获取第47-49页
        3.3.3 短时空间指向性滤波第49-50页
        3.3.4 基于ST-OPSDF的道旁多声源分离流程第50-51页
    3.4 模拟仿真验证第51-55页
    3.5 实验验证第55-61页
        3.5.1 内圈故障与外圈故障混合信号第56-59页
        3.5.2 滚子故障与外圈故障混合信号第59-61页
    3.6 本章讨论第61页
    3.7 本章总结第61-63页
第4章 道旁圆形阵列声学多普勒畸变信号的校正第63-87页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 道旁阵列声学信号中的多普勒畸变第64-68页
        4.2.1 移动声源的多普勒畸变第64-66页
        4.2.2 基于麦克风阵列的多普勒校正方法第66-68页
    4.3 基于麦克风阵列的短时稀疏奇异值分解方法第68-74页
        4.3.1 基于ST-SSVD的运动夹角估计第69-73页
        4.3.2 方法的其他说明第73-74页
    4.4 仿真验证第74-80页
        4.4.1 多普勒冲击信号仿真第74-77页
        4.4.2 多普勒线性调频信号仿真第77-80页
    4.5 真实轴承多普勒信号的试验验证第80-84页
        4.5.1 列车轴承外圈故障第80-82页
        4.5.2 列车轴承内圈故障第82-84页
    4.6 本章讨论第84-85页
    4.7 本章小结第85-87页
第5章 道旁声学诊断系统的嵌入式在线实现第87-107页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 在线多普勒畸变校正方法的原理第88-91页
    5.3 在线多普勒畸变消除方法的过程第91-95页
    5.4 模拟仿真验证第95-99页
    5.5 嵌入式系统中的ODEE算法实验验证第99-105页
        5.5.1 嵌入式系统的实验装置第99-101页
        5.5.2 实验验证:外圈故障信号第101-103页
        5.5.3 实验验证:内圈故障轴承第103-105页
    5.6 本章讨论第105页
    5.7 本章小结第105-107页
第6章 总结与展望第107-111页
    6.1 论文的总结第107-108页
    6.2 论文的主要创新点第108-109页
    6.3 研究课题的进一步展望第109-111页
参考文献第111-121页
致谢第121-123页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第123-124页

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