| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究意义与背景 | 第8-9页 |
| ·船舶动力设备状态评估及故障诊断的研究现状 | 第9-12页 |
| ·振动信号在设备评估与诊断中的应用 | 第10页 |
| ·独立分量分析在故障诊断领域中的发展 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 振动信号获取方法及本论文研究依托的实验装置 | 第14-33页 |
| ·振动信号的描述 | 第14-15页 |
| ·模拟信号的调理及A/D转换 | 第15-23页 |
| ·调制与解调 | 第15-18页 |
| ·信号滤波 | 第18页 |
| ·模拟信号的采集、量化和截断 | 第18-23页 |
| ·测试系统的特性分析 | 第23-27页 |
| ·测试系统静态特性 | 第23-26页 |
| ·测试系统动态特性 | 第26-27页 |
| ·振动传感器的选用原则及本论文研究所使用传感器的性能对比 | 第27-28页 |
| ·振动测试传感器的选用原则 | 第27-28页 |
| ·本论文实验所使用的振动测试传感器 | 第28页 |
| ·振动信号采集仪的选用原则和测量参数的确定 | 第28-33页 |
| ·采集本论文所用数据使用到的振动测试仪器 | 第28-30页 |
| ·采样参数的设定 | 第30-33页 |
| 3 动力设备的状态评估 | 第33-47页 |
| ·振动信号的检验和预处理 | 第33-40页 |
| ·平稳性检验 | 第33-34页 |
| ·平滑处理、异常值的剔除和趋势项的消除 | 第34-40页 |
| ·有效值频域计算方法 | 第40-42页 |
| ·有效值、信号能量和信号功率的定义及其关系 | 第40-41页 |
| ·有效值的频域计算方法推导 | 第41-42页 |
| ·实测信号评估 | 第42-47页 |
| 4 独立分量分析和振动特征信号的提取 | 第47-73页 |
| ·独立分量分析的前提假设及前处理方法 | 第47-53页 |
| ·独立分量分析对信号混合方式的分类 | 第47-48页 |
| ·独立分量分析的分离准则及非高斯性的判据 | 第48-50页 |
| ·独立分量分析(ICA)对源信号的假设及源信号的混合 | 第50-52页 |
| ·使算法简化的前处理及算法分离性能评价指标 | 第52-53页 |
| ·独立分量分析的具体实现算法 | 第53-60页 |
| ·皮尔逊混合模型和Info max算法 | 第53-55页 |
| ·传统的概率密度模型-加权的混合参数化概率模型 | 第55-56页 |
| ·Hyperbolic-Cauchy概率密度模型和EXTICA算法 | 第56-58页 |
| ·FastICA算法 | 第58-60页 |
| ·数值模拟与应用 | 第60-67页 |
| ·算法的分离效果及性能对比 | 第60-65页 |
| ·实测语音信号分离 | 第65-67页 |
| ·船舶机舱动力设备实测振动特征信号提取 | 第67-73页 |
| ·主透平发电机振动信号分离 | 第67-70页 |
| ·主货油泵振动信号分离 | 第70-73页 |
| 5 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·论文工作总结 | 第73页 |
| ·论文工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录A 论文中用到的主要符号及缩略语 | 第78-79页 |
| 附录B 全局最优分离算法源程序 | 第79-80页 |
| 附录C Infomax分离算法源程序 | 第80-81页 |
| 附录D EXTICA分离算法源程序 | 第81-82页 |
| 附录E FastICA分离算法源程序 | 第82-83页 |
| 附录F 概率密度模型源程序 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
