| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·水轮机转轮叶片裂纹分析 | 第15-17页 |
| ·水轮机组监测的研究现状 | 第17-19页 |
| ·声发射技术概述 | 第19-23页 |
| ·声发射技术概念及发展 | 第20-22页 |
| ·声发射检测技术的应用 | 第22-23页 |
| ·课题研究相关的关键技术研究现状 | 第23-34页 |
| ·声发射信号的分析技术 | 第23-27页 |
| ·特征参数的提取 | 第27-29页 |
| ·弱信号提取技术 | 第29页 |
| ·声发射源的定位技术 | 第29-34页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第34-36页 |
| 第二章 裂纹声发射信号衰减性能的实验研究 | 第36-56页 |
| ·转轮上声发射信号的衰减特性 | 第36-47页 |
| ·波的传播原理 | 第36-37页 |
| ·实验 | 第37-41页 |
| ·声发射参数的衰减结果 | 第41-47页 |
| ·声发射信号衰减的小波包分析 | 第47-55页 |
| ·小波包分析原理 | 第47-49页 |
| ·衰减结果的小波包分析 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 强背景噪声下声发射信号提取方法的研究 | 第56-78页 |
| ·混合信号数不小于源信号条件下的ICA 独立源分离去噪 | 第57-64页 |
| ·ICA 独立源分离原理 | 第57-58页 |
| ·实例分析 | 第58-64页 |
| ·稀疏编码收缩去噪 | 第64-77页 |
| ·独立成分的最大后验（MAP）估计 | 第65-66页 |
| ·独立成分的概率密度函数 | 第66页 |
| ·收缩函数的获得 | 第66-68页 |
| ·信号特性的分析 | 第68-72页 |
| ·实例分析 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 叶片裂纹源的定位研究 | 第78-98页 |
| ·特征参数的提取方法 | 第79-83页 |
| ·主成分分析（PAC）及其核方法 | 第79-82页 |
| ·独立成分分析（ICA）及其核方法（KICA） | 第82-83页 |
| ·裂纹源的定位方法 | 第83-87页 |
| ·小波神经网络原理及算法 | 第83-86页 |
| ·支持向量机原理 | 第86-87页 |
| ·转轮裂纹源的定位 | 第87-96页 |
| ·声发射参数的获得 | 第88-89页 |
| ·特征参数的提取 | 第89-90页 |
| ·裂纹源的定位 | 第90-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第五章 叶片材料的疲劳声发射特性研究 | 第98-110页 |
| ·实验 | 第98-101页 |
| ·试样的准备 | 第99页 |
| ·使用的设备 | 第99-101页 |
| ·实验过程与测量 | 第101页 |
| ·裂纹信号的疲劳特性 | 第101-108页 |
| ·裂纹与应力强度因子的关系 | 第101-103页 |
| ·裂纹与声发射参数的关系 | 第103-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 第六章 结论与展望 | 第110-114页 |
| ·主要结论及创新点 | 第110-112页 |
| ·研究展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-130页 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文及参与的科研项目 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132页 |