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基于主轴功率信号的钻锪刀具监测及其系统开发与应用

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第13-27页
    1.1 引言第13-14页
    1.2 研究背景和意义第14-16页
        1.2.1 研究背景第14-15页
        1.2.2 研究意义第15-16页
    1.3 刀具状态监测技术的国内外研究现状第16-24页
        1.3.1 国外研究现状第16-19页
        1.3.2 国内研究现状第19-22页
        1.3.3 刀具状态监测的应用第22-24页
        1.3.4 研究的发展方向第24页
    1.4 研究内容第24-25页
    1.5 本章小结第25-27页
第2章 基于末端执行器的自动制孔系统第27-39页
    2.1 翼盒数字化装配系统第27页
    2.2 基于末端执行器的自动制孔系统第27-32页
        2.2.1 自动制孔系统结构第28-29页
        2.2.2 末端执行器第29-30页
        2.2.3 刀具监测系统第30-31页
        2.2.4 人机交互系统第31-32页
    2.3 末端执行器自动制孔系统第32-33页
    2.4 TMAC自适应监测系统第33-38页
        2.4.1 监测原理探究第33-35页
        2.4.2 功率监测原理验证第35-37页
        2.4.3 TMAC监测存在的问题第37-38页
    2.5 本章小结第38-39页
第3章 刀具状态监测的研究与试验第39-49页
    3.1 基于末端执行器的制孔流程第39-41页
        3.1.1 制孔工艺流程第39-40页
        3.1.2 预连接孔制孔阶段第40页
        3.1.3 大批量制孔阶段第40-41页
    3.2 刀具状态监测原理第41-42页
    3.3 功率阈值实时更新监控策略第42-43页
    3.4 基于主轴信号的监测方法第43-47页
        3.4.1 主轴监测信号分析第43-44页
        3.4.2 试验参数与设计第44-45页
        3.4.3 正交实验设计第45-47页
    3.5 本章小结第47-49页
第4章 刀具状态监测的功率阈值模型第49-67页
    4.1 神经网络与支持向量机第49-50页
    4.2 数据预处理第50-51页
    4.3 基于自适应模糊神经推理系统的功率阈值模型第51-54页
        4.3.1 自适应模糊神经推理系统的基本原理第51-52页
        4.3.2 ANFIS功率阈值预测模型的实现过程第52-54页
    4.4 基于支持向量回归的功率阈值模型第54-58页
        4.4.1 支持向量机的基本原理第54-55页
        4.4.2 支持向量机的回归问题第55-57页
        4.4.3 SVR功率阈值预测模型的实现过程第57-58页
    4.5 功率阈值模型计算结果分析第58-66页
        4.5.1 模型参数变量分析第58-62页
        4.5.2 计算结果分析第62-64页
        4.5.3 ANFIS及SVR模型的优缺点第64页
        4.5.4 模型计算能力及效果第64-66页
    4.6 本章小结第66-67页
第5章 刀具状态监测系统的设计与实现第67-79页
    5.1 刀具状态监测系统设计第67-70页
        5.1.1 刀具状态监测过程第67-68页
        5.1.2 监控系统开发环境第68-69页
        5.1.3 监控系统的组成第69-70页
    5.2 刀具监测系统的功能实现第70-74页
        5.2.1 用户界面定义及GUI组件第70-72页
        5.2.2 实时数据曲线模块第72页
        5.2.3 信号处理实现第72-73页
        5.2.4 数据采集与保存模块第73页
        5.2.5 通过PI服务执行NC程序第73-74页
    5.3 刀具监测系统的集成开发第74-75页
        5.3.1 840Dsl与刀具状态监测系统之间的数据通信第74页
        5.3.2 HMI应用程序的生成第74-75页
        5.3.3 初始启动区域配置第75页
        5.3.4 其他EXE程序调用配置第75页
    5.4 刀具状态监测系统的实现第75-77页
        5.4.1 监测系统的部署第75-76页
        5.4.2 监测系统的性能第76-77页
    5.5 本章小结第77-79页
第6章 总结与展望第79-81页
    6.1 全文总结第79-80页
    6.2 工作展望第80-81页
参考文献第81-87页
附录A 监测系统主程序代码第87-94页

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