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基于小波变换和BP神经网络的数控加工进给速度波动识别

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-18页
    1.1 课题来源、背景及研究的目的与意义第8-11页
    1.2 数字信号的波形分析研究现状第11-12页
    1.3 小波分析的发展、现状及展望第12-14页
    1.4 小波分析在工程中的应用第14-15页
    1.5 小波变换与人工神经网络结合的应用第15-16页
    1.6 论文内容安排第16-18页
第二章 小波变换参数的选择研究第18-36页
    2.1 引言第18页
    2.2 小波分析理论及离散小波变换(DWT)原理第18-21页
    2.3 最优小波基函数的选择第21-30页
    2.4 最优小波分解层数的选择第30-31页
    2.5 实例分析第31-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第三章 基于小波系数的波动特征提取第36-44页
    3.1 引言第36页
    3.2 常用的小波特征提取方法第36-37页
    3.3 速度波动特征提取的准备阶段第37-41页
    3.4 速度波动的特征参数第41-42页
    3.5 实例分析第42-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第四章 基于BP神经网络的波动识别第44-51页
    4.1 引言第44页
    4.2 BP神经网络简介第44-45页
    4.3 BP神经网络初始化第45-46页
    4.4 神经网络参数的选择第46-49页
    4.5 实例分析第49-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第五章 叶轮加工速度波动识别第51-60页
    5.1 引言第51页
    5.2 速度信号的数据采集第51-53页
    5.3 进给速度波动识别第53-56页
    5.4 进给速度曲线优化第56-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-63页
    6.1 全文总结第60-61页
    6.2 全文展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页

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