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基于轨旁声学信号的城轨列车滚动轴承故障诊断研究 |
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| 摘要 | 第3-4页 | | Abstract | 第4页 | | 1 绪论 | 第13-22页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 | | 1.2.1 机械设备状态监测与故障诊断 | 第14-15页 | | 1.2.2 轴承状态监测与故障诊断 | 第15-17页 | | 1.2.3 列车轴承状态监测与故障诊断 | 第17-19页 | | 1.3 声信号分析的优越性和难点 | 第19页 | | 1.4 本文研究内容 | 第19-22页 | | 2 城轨列车滚动轴承的构造及声音信号分析 | 第22-32页 | | 2.1 城轨列车滚动轴承的构造 | 第22-23页 | | 2.2 滚动轴承常见故障模式分析 | 第23-25页 | | 2.3 滚动轴承声信号分析 | 第25-28页 | | 2.3.1 滚动轴承噪声产生机理 | 第25-26页 | | 2.3.2 滚动轴承声信号的特点 | 第26-27页 | | 2.3.3 滚动轴承声信号的传播规律 | 第27-28页 | | 2.4 滚动轴承故障特征频率以及统计特征 | 第28-31页 | | 2.4.1 滚动轴承故障特征频率 | 第28-29页 | | 2.4.2 滚动轴承的特征指标 | 第29-31页 | | 2.5 本章小结 | 第31-32页 | | 3 滚动轴承声信号采集系统设计 | 第32-48页 | | 3.1 滚动轴承实验平台介绍 | 第32-33页 | | 3.2 系统硬件设计 | 第33-37页 | | 3.2.1 系统需求分析 | 第33-34页 | | 3.2.2 硬件总体方案 | 第34页 | | 3.2.3 硬件选型 | 第34-37页 | | 3.3 系统软件设计 | 第37-45页 | | 3.3.1 软件总体设计 | 第37-38页 | | 3.3.2 软件开发环境介绍 | 第38-39页 | | 3.3.3 软件模块介绍 | 第39-45页 | | 3.4 滚动轴承阵列传感器声信号采集实验设计 | 第45-47页 | | 3.4.1 实验装置设计 | 第45-47页 | | 3.4.2 实验内容及方案 | 第47页 | | 3.5 本章小结 | 第47-48页 | | 4 滚动轴承阵列传感器声信号融合技术研究 | 第48-73页 | | 4.1 自适应形态组合滤波器 | 第48-53页 | | 4.1.1 数学形态学基本原理 | 第48-49页 | | 4.1.2 结构元素的选取 | 第49-50页 | | 4.1.3 最优结构元素的构造和选取 | 第50-53页 | | 4.2 阵列传感器声信号重构模型 | 第53-55页 | | 4.2.1 阵列传感器同声源时间相关判别 | 第53-54页 | | 4.2.2 阵列传感器声信号重构模型 | 第54-55页 | | 4.2.3 阵列传感器融合相似理论验证 | 第55页 | | 4.3 基于瞬时权系数的阵列传感器声信号融合算法 | 第55-57页 | | 4.4 实例分析 | 第57-72页 | | 4.4.1 滚动体故障声信号融合实例 | 第57-62页 | | 4.4.2 外圈故障声信号融合实例 | 第62-67页 | | 4.4.3 内圈故障声信号融合实例 | 第67-72页 | | 4.5 本章小结 | 第72-73页 | | 5 基于峭熵比和EEMD的滚动轴承故障诊断 | 第73-107页 | | 5.1 小波变换和小波包分析 | 第73-78页 | | 5.1.1 小波变换 | 第73-75页 | | 5.1.2 小波包分析 | 第75-76页 | | 5.1.3 常用的小波基函数 | 第76-78页 | | 5.2 峭熵比理论 | 第78-81页 | | 5.2.1 峭度和谱峭度 | 第78-79页 | | 5.2.2 香农熵 | 第79-80页 | | 5.2.3 峭熵比 | 第80-81页 | | 5.3 EEMD算法 | 第81-85页 | | 5.3.1 EMD算法 | 第81-83页 | | 5.3.2 EEMD算法 | 第83-84页 | | 5.3.3 EEMD算法中加噪声选取原则 | 第84-85页 | | 5.4 基于KER和EEMD的轴承故障诊断 | 第85-86页 | | 5.5 实验分析 | 第86-106页 | | 5.5.1 仿真数据分析 | 第86-92页 | | 5.5.2 实验数据分析 | 第92-102页 | | 5.5.3 现场数据分析 | 第102-106页 | | 5.6 本章小结 | 第106-107页 | | 6 总结与展望 | 第107-109页 | | 6.1 全文总结 | 第107-108页 | | 6.2 研究展望 | 第108-109页 | | 致谢 | 第109-110页 | | 参考文献 | 第110-115页 | | 附录 | 第115页 |
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论文编号BS2485682，这篇论文共115页
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