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基于时频原子方法的高速列车转向架监测数据特征分析

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 引言第10页
    1.2 课题的提出及研究意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
    1.4 本文研究内容第13页
    1.5 论文结构安排第13-15页
第2章 高速列车监测数据分析第15-25页
    2.1 引言第15页
    2.2 高速列车转向架故障分析第15-18页
        2.2.1 空气弹簧故障第16-17页
        2.2.2 横向减振器故障第17页
        2.2.3 抗蛇行减振器故障第17-18页
    2.3 高速列车监测数据第18-21页
    2.4 高速列车监测数据初步分析第21-23页
    2.5 本章小结第23-25页
第3章 全拆故障监测数据时频原子特征第25-49页
    3.1 引言第25页
    3.2 时频原子方法第25-31页
        3.2.1 MP算法第25-27页
        3.2.2 Gabor原子库第27-28页
        3.2.3 差分进化算法第28-29页
        3.2.4 CoDE-MP算法第29-31页
    3.3 时频原子能量衰减率特征第31-38页
        3.3.1 时域能量衰减率特征第31-35页
        3.3.2 频域能量衰减率特征第35-38页
    3.4 支持向量机分类器第38-41页
    3.5 实验结果分析第41-47页
    3.6 小结第47-49页
第4章 部分减振器故障监测数据时频原子特征第49-63页
    4.1 引言第49页
    4.2 部分抗蛇行减振器故障监测数据特征分析第49-56页
        4.2.1 时频原子特征分析第49-55页
        4.2.2 多通道并行识别第55-56页
    4.3 部分横向减振器故障监测数据特征分析第56-62页
        4.3.1 时频原子特征分析第57-60页
        4.3.2 故障转向架识别第60-62页
    4.4 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第70页

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