列车轴承轨边声学故障信号的声源分离及其去噪研究



列车轴承轨边声学故障信号的声源分离及其去噪研究

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列车轴承轨边声学故障信号的声源分离及其去噪研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章绪论	第12-24页
· 研究背景	第12-16页
· 机械设备状态监测与故障诊断	第12-13页
· 列车轴承故障诊断	第13页
· 国内外研究现状	第13-16页
· 列车轴承道旁声学故障诊断	第16-18页
· 研究现状	第16-17页
· 诊断系统的技术难点	第17-18页
· 研究基础	第18-21页
· 非平稳条件下的信号分析	第19-20页
· 基于随机共振技术的微弱信号检测	第20-21页
· 论文的主要研究内容	第21-23页
· 论文主要研究内容与技术路线	第21-22页
· 内容结构安排	第22-23页
· 论文创新点	第23-24页
第2章列车轴承及其道旁声学信号获取	第24-34页
· 引言	第24页
· 列车道旁声学诊断系统几何模型	第24-25页
· 列车滚动轴承及故障信息	第25-27页
· 轴承类型	第25-26页
· 故障类型及故障信息	第26-27页
· 实验平台	第27-33页
· 静态实验平台及信号采集系统	第29-30页
· 动态实验平台及信号采集系统	第30-31页
· 静态和动态信号特征分析	第31-33页
· 本章小结	第33-34页
第3章道旁声学信号多声源分离技术	第34-64页
· 引言	第34-35页
· 声源分离的研究现状	第35-37页
· 基于信号时频分析的声源分离	第35-36页
· 基于信号统计特性的盲源分离	第36页
· 两种方法的对比分析	第36-37页
· 多普勒效应及其产生原理	第37-38页
· 基于多普勒畸变信号的伪时频分布和多普勒小波滤波的声源分离	第38-51页
· 改进多普勒小波变换	第39-40页
· 基于PTFA和DF的声源分离	第40-44页
· 仿真及实验信号验证	第44-51页
· 基于时频信号融合和多普勒匹配追踪的声源分离	第51-61页
· 时频信号融合	第51-52页
· 基于TFDF和DFMS的声源分离	第52-56页
· 仿真及实验信号验证	第56-61页
· 本章小结	第61-64页
第4章道旁声学信号的多普勒畸变校正	第64-82页
· 引言	第64-65页
· 多普勒畸变校正技术研究现状	第65页
· 基于时域重采样和畸变特征提取的多普勒信号校正	第65-73页
· 伪时频分析和特征匹配追踪提取多普勒畸变参数	第66页
· 基于时域重采样的多普勒畸变校正	第66-67页
· 多普勒畸变信号校正流程	第67-68页
· 仿真及实验信号验证	第68-73页
· 第三章分离后信号的校正结果	第73-79页
· 基于PTFA和DF分离信号校正	第73-76页
· 基于TFDF和DFMS分离信号校正	第76-79页
· 本章小结	第79-82页
第5章基于随机共振的轴承信号去噪和增强	第82-126页
· 引言	第82-83页
· 随机共振模型	第83-88页
· 朗之万方程和经典双稳态随机共振模型	第83-85页
· 经典随机共振的输出信噪比	第85-86页
· 离散随机共振的本质：非线性滤波器	第86-88页
· 基于Woods-Saxon和Gaussian联合势的随机共振研究	第88-97页
· 势能模型和随机共振系统	第88-90页
· WSGSR性能分析	第90-94页
· 实验信号验证	第94-96页
· 小结与讨论	第96-97页
· 一种基于畴壁钉扎势的欠阻尼随机共振系统	第97-110页
· 二阶畴壁钉扎势随机共振	第97-100页
· 基于UPSR的信号放大	第100-103页
· UPSR性能分析	第103-106页
· 实验信号验证	第106-109页
· 小结与讨论	第109-110页
· 变步长非对称随机共振的研究	第110-125页
· 变步长非对称随机共振	第110-112页
· 不同输入信号下的输出结果	第112-116页
· SVASR性能分析	第116-120页
· 基于SVASR的轴承故障诊断	第120-121页
· 实验信号验证	第121-124页
· 小结与讨论	第124-125页
· 本章小结与讨论	第125-126页
第6章总结与展望	第126-130页
· 论文主要内容总结	第126-127页
· 论文的主要创新点	第127页
· 研究课题的进一步展望	第127-130页
参考文献	第130-142页
致谢	第142-144页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第144-146页

本篇论文共146页，点击这进入下载页面。

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