| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内研究发展现状与趋势 | 第13-16页 |
| 1.4 拟解决主要问题 | 第16-17页 |
| 1.5 主要研究内容及目标 | 第17-18页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5.2 研究目标 | 第18页 |
| 1.6 主要特色及创新 | 第18-19页 |
| 1.7 论文结构 | 第19-20页 |
| 第2章 智能加工机器及其自主感知问题建模 | 第20-30页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 加工制造复杂性分析 | 第20-22页 |
| 2.3 面向复杂制造环境的智能加工机器建模 | 第22-27页 |
| 2.3.1 智能加工机器的定义与特点 | 第22-23页 |
| 2.3.2 智能加工机器模型 | 第23页 |
| 2.3.3 基于信息物理融合系统（CPS）方法的Agent建模 | 第23-25页 |
| 2.3.4 基于CPS-Agent的智能加工机器模型 | 第25-26页 |
| 2.3.5 基于CPS-Agent的智能制造系统模型 | 第26-27页 |
| 2.4 智能加工机器的自主感知问题描述与模型 | 第27-29页 |
| 2.4.1 自主感知对智能机器自主能力的作用及主要内容 | 第27-28页 |
| 2.4.2 基于智能加工机器多物理域信息融合的自主感知过程及方法描述与建模 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 面向智能加工机器自主感知的多物理域信息融合方法研究 | 第30-43页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 智能加工机器多物理域信息融合问题的分析与描述 | 第30-32页 |
| 3.2.1 智能加工机器多物理场及其耦合关分析 | 第30-31页 |
| 3.2.3 智能加工机器多物理域信息处理模型 | 第31-32页 |
| 3.3 智能加工机器多物理域信息的获取与处理方法 | 第32-35页 |
| 3.4 多物理域信息多模式融合模型 | 第35-36页 |
| 3.4.1 运多物理域信息多模式融合模型及过程 | 第35-36页 |
| 3.4.2 多物理域信息多模式融合数学模型 | 第36页 |
| 3.5 GMM-HMM和D-S的智能加工机器多物理域信息多模式融合方法 | 第36-42页 |
| 3.5.1 GMM-HMM和D-S及其在信息融合中的应用 | 第36-37页 |
| 3.5.2 改进GMM-HMM | 第37-40页 |
| 3.5.3 基于GMM-HMM和D-S的多物理域信息融合方法 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章支持智能加工机器自主感知的深度学习算法研究 | 第43-48页 |
| 4.1 概述 | 第43页 |
| 4.2 典型机器学习方法及其比较分析 | 第43-44页 |
| 4.3 面向智能机器自主感知的深度学习算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 深度学习对于多物理域信息多模式融合方法的作用分析 | 第44页 |
| 4.3.2 用于智能加工机器自主感知的LSTM深度学习算法 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章智能加工机器自主感知机制与方法研究 | 第48-64页 |
| 5.1 概述 | 第48页 |
| 5.2 基本原理与思路 | 第48页 |
| 5.3 基于认知科学的智能加工机器的自主感知机制及模型 | 第48-50页 |
| 5.4 基于深度态势感知的智能加工机器的自主感知机制及模型 | 第50-53页 |
| 5.4.1 深度态势感知原理及改进模型 | 第50-51页 |
| 5.4.2 深度态势感知的认知科学机理分析 | 第51-52页 |
| 5.4.3 基于深度态势感知机理的智能机器自主感知机制及模型 | 第52-53页 |
| 5.5 基于深度态势感知的智能加工机器自主感知算法 | 第53-61页 |
| 5.5.1 算法原理及设计过程 | 第53-54页 |
| 5.5.2 能加工机器多物理域信息的获取、处理与特征提取 | 第54-57页 |
| 5.5.5 基于GMM-HMM和D-S的智能加工机器多物理域信息多模式融合 | 第57-58页 |
| 5.5.6 基于深度态势感知和深度学习的智能加工机器状态识别与健康评估及故障诊断模式与方法 | 第58-61页 |
| 5.6 基于深度态势感知的智能加工机器主轴电机状态识别 | 第61-62页 |
| 5.7 仿真研究及结果分析 | 第62-63页 |
| 5.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章智能机器加工机器模拟实验系统的研发与试验 | 第64-78页 |
| 6.1 概述 | 第64页 |
| 6.2 实验系统设计方案 | 第64-68页 |
| 6.2.1 系统目标及总体功能 | 第64页 |
| 6.2.2 系统组成与体系结构 | 第64-65页 |
| 6.2.3 软件控制结构 | 第65-66页 |
| 6.2.4 硬件结构 | 第66-67页 |
| 6.2.5 软件架构设计 | 第67页 |
| 6.2.6 系统运行流程 | 第67-68页 |
| 6.2.7 系统数据管理 | 第68页 |
| 6.3 实验系统研发实现及测试 | 第68-75页 |
| 6.3.1 开发方法及技术路线 | 第68-69页 |
| 6.3.2 软硬件选型及校核计算 | 第69-71页 |
| 6.3.3 软件系统开发 | 第71-75页 |
| 6.4 试验研究及结果分析 | 第75-77页 |
| 6.4.1 主轴电机试验方案 | 第75-76页 |
| 6.4.2 智能加工机器试验系统系统的主轴试验及结果分析 | 第76-77页 |
| 6.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第7章总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 总结 | 第78页 |
| 7.2 展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第85页 |
