摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
1.2 电阻点焊质量检测的发展现状 | 第13-17页 |
1.2.1 点焊监测信号 | 第13-14页 |
1.2.2 点焊质量识别方法 | 第14-16页 |
1.2.3 点焊质量检测的相关产品 | 第16-17页 |
1.3 课题研究意义 | 第17页 |
1.4 课题研究主要内容 | 第17-20页 |
第2章 系统总体设计 | 第20-34页 |
2.1 系统要求 | 第20页 |
2.2 系统结构设计 | 第20-21页 |
2.3 测试系统的搭建 | 第21-27页 |
2.3.1 嵌入式主板及采集卡 | 第22-23页 |
2.3.2 传感器选择 | 第23-25页 |
2.3.3 外围电路设计 | 第25-26页 |
2.3.4 系统外壳的设计 | 第26-27页 |
2.4 系统程序设计 | 第27-31页 |
2.4.1 程序设计工具选择 | 第27页 |
2.4.2 下位机程序设计 | 第27-31页 |
2.4.3 上位机程序设计 | 第31页 |
2.5 系统的调试 | 第31-33页 |
2.5.1 报警提示模块 | 第31页 |
2.5.2 光电隔离模块 | 第31-32页 |
2.5.3 程序的调试 | 第32页 |
2.5.4 信号采集调试 | 第32-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 现场实验 | 第34-41页 |
3.1 实验准备 | 第34-36页 |
3.1.1 实验设计 | 第34-35页 |
3.1.2 焊件的预处理 | 第35页 |
3.1.3 传感器的标定 | 第35-36页 |
3.2 点焊实验 | 第36-38页 |
3.3 拉伸实验 | 第38-40页 |
3.3.1 实验设备 | 第38-39页 |
3.3.2 实验过程 | 第39-40页 |
3.4 本章小结 | 第40-41页 |
第4章 焊点质量模式识别的实现 | 第41-61页 |
4.1 模式识别概述 | 第41页 |
4.2 点焊信号的特征提取 | 第41-46页 |
4.2.1 电阻点焊的工作原理 | 第42-43页 |
4.2.2 点焊特征提取 | 第43-46页 |
4.3 基于KELM和粒子群优化的点焊质量识别 | 第46-56页 |
4.3.1 核极限学习机 | 第46-49页 |
4.3.2 粒子群算法 | 第49-50页 |
4.3.3 交叉验证 | 第50-51页 |
4.3.4 基于KELM和PSO焊点质量识别的实现过程 | 第51-52页 |
4.3.5 对比试验 | 第52-55页 |
4.3.6 小结 | 第55-56页 |
4.4 基于遗传算法和KELM的点焊特征量的优化 | 第56-59页 |
4.4.1 遗传算法概述 | 第56页 |
4.4.2 点焊特征的优化 | 第56-57页 |
4.4.3 优化后的焊点分类 | 第57页 |
4.4.4 结果及分析 | 第57-59页 |
4.4.5 小结 | 第59页 |
4.5 本章小结 | 第59-61页 |
第5章 基于以太网的信息管理系统设计 | 第61-71页 |
5.1 信息管理系统结构 | 第61-62页 |
5.2 信息管理系统数据库设计 | 第62-64页 |
5.2.1 数据库应用需求分析 | 第62页 |
5.2.2 数据库逻辑结构设计 | 第62-64页 |
5.3 信息管理系统的功能设计 | 第64-69页 |
5.3.1 数据备份与恢复 | 第64-65页 |
5.3.2 数据查询 | 第65-67页 |
5.3.3 以太网通讯 | 第67-69页 |
5.4 本章小结 | 第69-71页 |
第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
6.1 结论 | 第71-72页 |
6.2 展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
附录 | 第80页 |