第一章 绪论 | 第1-14页 |
·发动机异响信号特征提取研究的目的和意义 | 第7-8页 |
·故障特征分析及特征提取的方法 | 第8-9页 |
·国内外发展现状与趋势 | 第9-11页 |
·本文的主要内容 | 第11-14页 |
第二章 发动机异响信号的时域分析 | 第14-27页 |
·引言 | 第14页 |
·异响信号的短时分析技术 | 第14-20页 |
·短时能量和短时平均幅度 | 第16-17页 |
·短时平均过零率 | 第17页 |
·短时自相关分析 | 第17-19页 |
·比较分析 | 第19-20页 |
·异响信号的基音周期估计 | 第20-25页 |
·基于短时自相关函数的基音周期估计 | 第21-24页 |
·基于短时平均幅度差函数(AMDF)的基音周期估计 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-27页 |
第三章 基于声响信号分析的发动机转速估计 | 第27-35页 |
·引言 | 第27页 |
·基于基音周期的转速估计 | 第27-31页 |
·声响信号的基音周期 | 第27-30页 |
·曲线拟合 | 第30-31页 |
·基于共振峰的转速估计 | 第31-33页 |
·本章小结 | 第33-35页 |
第四章 线性预测分析 | 第35-57页 |
·引言 | 第35页 |
·线性预测分析(LPC)的基本原理 | 第35-38页 |
·LP 正则方程的自相关解法和自协方差解法 | 第38-41页 |
·LP 正则方程的自相关解法 | 第39-40页 |
·LP 正则方程的自协方差解法 | 第40-41页 |
·利用杜宾递推算法求解自相关方程 | 第41-46页 |
·利用乔里斯基分解法求解自协方差方程 | 第46-51页 |
·模型增益G 的确定 | 第51-53页 |
·各种算法的比较 | 第53-55页 |
·由线性预测系数导出其他特征参数 | 第55-56页 |
·部分相关系数 | 第55页 |
·对数面积比系数 | 第55-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第五章 基于线性预测分析的发动机异响信号特征提取 | 第57-66页 |
·引言 | 第57页 |
·利用杜宾递推算法进行特征提取及信号重构 | 第57-59页 |
·利用乔里斯基分解法进行特征提取及信号重构 | 第59-61页 |
·比较分析 | 第61-62页 |
·线性预测系数的二次提取 | 第62-65页 |
·本章小结 | 第65-66页 |
第六章 主成分分析 | 第66-75页 |
·引言 | 第66-67页 |
·主成分分析的基本原理 | 第67-69页 |
·基本概念 | 第67-68页 |
·主要研究思路 | 第68-69页 |
·实例分析 | 第69-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第七章 全文总结 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-82页 |
摘要 | 第82-85页 |
Abstract | 第85-88页 |
致 谢 | 第88页 |