| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.3 关键技术国内外发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 健康状态监测技术 | 第10-11页 |
| 1.3.2 多传感器信息融合技术 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 健康状态特征信号确定及其监测机理和方法研究 | 第14-26页 |
| 2.1 CNC车削中心劣化规律研究 | 第14-17页 |
| 2.1.1 CNC车削中心主轴系统劣化规律 | 第14-16页 |
| 2.1.2 CNC车削中心进给系统劣化规律 | 第16-17页 |
| 2.1.3 健康状态特征信号选择 | 第17页 |
| 2.2 基于振动信号检测的CNC车削中心健康监测机理 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基于振动信号检测的主轴系统健康监测机理 | 第17-20页 |
| 2.2.2 基于振动信号检测的进给系统健康监测机理 | 第20页 |
| 2.3 基于多源振动信号融合的CNC车削中心健康状态监测方法研究 | 第20-24页 |
| 2.3.1 面向健康监测的振动传感器布置方法研究 | 第21-22页 |
| 2.3.2 多源振动信号融合结构和方法研究 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于有限元分析与粒子群优化算法相结合的监测特征点布置 | 第26-46页 |
| 3.1 数控机床有限元建模与仿真 | 第26-35页 |
| 3.1.1 数控车削中心三维模型构建 | 第26-27页 |
| 3.1.2 有限元模型构建 | 第27-30页 |
| 3.1.3 车削中心数值模拟原理 | 第30-31页 |
| 3.1.4 基于有限元分析的数值模拟过程 | 第31-35页 |
| 3.2 CNC车削中心健康监测特征点优化布置 | 第35-40页 |
| 3.2.1 基于有限元分析结果初步确定的测点布置方案 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于粒子群优化算法的测点布置优化 | 第36-40页 |
| 3.3 不同工况下数控车床监测特征点测试实验 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 多域健康状态特征提取及健康状态识别方法研究 | 第46-60页 |
| 4.1 信号预处理 | 第46-50页 |
| 4.1.1 数据的标度变换 | 第46页 |
| 4.1.2 数据的平滑处理 | 第46-48页 |
| 4.1.3 滤波 | 第48-50页 |
| 4.2 健康状态多域特征提取 | 第50-56页 |
| 4.2.1 振动信号时域分析及时域特征值提取 | 第50-53页 |
| 4.2.2 振动信号频域分析及频域特征值提取 | 第53-54页 |
| 4.2.3 振动信号小波分析及时频域特征值提取 | 第54-56页 |
| 4.3 基于动态模糊神经网络的多域健康特征融合及健康状态识别 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 CNC车削加工中心健康状态监测实验系统设计及测试 | 第60-82页 |
| 5.1 CNC车削加工中心健康状态监测系统方案 | 第60-61页 |
| 5.2 CNC车削中心健康监测系统硬件设计与选型 | 第61-66页 |
| 5.2.1 传感器选型 | 第61-62页 |
| 5.2.2 数据采集节点硬件设计 | 第62-65页 |
| 5.2.3 数据融合节点硬件设计 | 第65-66页 |
| 5.3 CNC车削中心健康监测系统软件设计 | 第66-76页 |
| 5.3.1 数据采集节点程序设计 | 第67-71页 |
| 5.3.2 数据融合节点程序设计 | 第71页 |
| 5.3.3 CNC车削中心HMI二次开发 | 第71-76页 |
| 5.3.3.1 数控系统HMI二次开发概述 | 第71-72页 |
| 5.3.3.2 健康状态监测人机界面开发 | 第72-76页 |
| 5.4 健康状态监测系统实验测试及分析 | 第76-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82页 |
| 6.2 工作展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
