| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·磨削颤振的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·磨削颤振理论 | 第11页 |
| ·信号处理方法 | 第11-12页 |
| ·磨削颤振的识别和分类 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 经验模态分解的方法及原理 | 第14-30页 |
| ·几种常用的时频分析方法 | 第14-17页 |
| ·短时傅里叶 | 第14-15页 |
| ·Wigner Ville 分布 | 第15页 |
| ·小波变换 | 第15-17页 |
| ·经验模态分解方法 | 第17-23页 |
| ·特征尺度参数 | 第17-19页 |
| ·固有模态函数 | 第19-20页 |
| ·经验模态分解(EMD)法 | 第20-23页 |
| ·经验模态分解的特点 | 第23-25页 |
| ·完备性 | 第23页 |
| ·正交性 | 第23-24页 |
| ·自适应性 | 第24-25页 |
| ·基于 EMD 的 Hilbert 谱 | 第25-27页 |
| ·基于 EMD 的 Hilbert 时频谱和边际谱 | 第25-26页 |
| ·基于 EMD 的 Hilbert 谱计算流程 | 第26-27页 |
| ·经验模态分解的端点效应问题 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 EMD 和 WT 的时频分析方法比较研究 | 第30-35页 |
| ·基于 EMD 和 WT 的仿真信号时频分析比较 | 第30-32页 |
| ·基于 EMD 和 WT 的实测信号时频分析比较 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于 EMD 的磨削颤振特征量提取 | 第35-43页 |
| ·基于相关系数的固有模态有效性检验方法 | 第35-37页 |
| ·虚假振动分量产生原因分析 | 第35-36页 |
| ·基于相关系数的固有模态有效性检验 | 第36-37页 |
| ·实时方差特征量 | 第37-39页 |
| ·实时方差的演变理论 | 第37-38页 |
| ·实时方差在颤振检测中的应用 | 第38-39页 |
| ·瞬时能量特征量 | 第39-41页 |
| ·瞬时能量的演变理论 | 第39-40页 |
| ·瞬时能量特征量的计算 | 第40页 |
| ·瞬时能量在颤振检测中的应用 | 第40-41页 |
| ·磨削振动信号的特征量提取流程 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验平台搭建 | 第43-50页 |
| ·实验目的 | 第43页 |
| ·实验测试方案 | 第43-44页 |
| ·磨削实验参数以及条件 | 第44页 |
| ·实验平台 | 第44-46页 |
| ·实验设备构成 | 第44-45页 |
| ·传感器测点布置 | 第45-46页 |
| ·数据采集系统 | 第46-47页 |
| ·实验数据及特征量提取结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 颤振信号的分类与识别 | 第50-60页 |
| ·人工神经网络理论 | 第50页 |
| ·几种典型的人工神经网络 | 第50-56页 |
| ·RBF 神经网络 | 第50-51页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第51-52页 |
| ·SOM 神经网络 | 第52页 |
| ·BP 神经网络 | 第52-56页 |
| ·基于 BP 神经网络的磨床磨削颤振诊断 | 第56-59页 |
| ·基于 BP 网络的磨削颤振诊断流程 | 第56页 |
| ·BP 网络参数设置 | 第56-58页 |
| ·实验信号检测与识别结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文总结 | 第60页 |
| ·论文展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士研究生期间的研究成果 | 第68页 |