| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题研究的背景、目的与意义 | 第8-10页 |
| ·课题研究的现实意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究的起源与主要内容 | 第9-10页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第11-14页 |
| 第2章 数控机床故障诊断技术 | 第14-20页 |
| ·数控机床基本组成 | 第14-15页 |
| ·数控机床故障诊断原理 | 第15-17页 |
| ·数控机床工作过程 | 第15-16页 |
| ·机床故障及分类 | 第16页 |
| ·数控机床的故障机理分析 | 第16-17页 |
| ·故障判别的主要依据和方法 | 第17-18页 |
| ·基于系统数学模型的故障诊断方法 | 第17-18页 |
| ·基于非模型的故障诊断方法 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 数控机床故障诊断模型特征提取 | 第20-32页 |
| ·自适应神经模糊系统概述 | 第20-24页 |
| ·自适应神经模糊系统介绍 | 第20-22页 |
| ·自适应神经模糊推理系统结构 | 第22-24页 |
| ·自适应神经网络模糊推理的逼近性 | 第24页 |
| ·小波变换在故障检测残差分析中的应用 | 第24-26页 |
| ·小波分析理论简介 | 第25页 |
| ·连续小波变换 | 第25页 |
| ·连续小波分析分离残差噪声 | 第25-26页 |
| ·连续小波分析辨识特征点 | 第26页 |
| ·非线性观测器和小波变换提取系统故障特征 | 第26-29页 |
| ·非线性观测器设计 | 第26-27页 |
| ·MATLAB 仿真简介 | 第27-28页 |
| ·MATLAB 仿真 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-32页 |
| 第4章 基于信息融合的模糊决策故障诊断方法研究 | 第32-46页 |
| ·信息融合在故障诊断中应用的可行性分析 | 第32-35页 |
| ·信息融合的发展现状及优势 | 第32-33页 |
| ·信息融合与故障诊断的关系 | 第33-35页 |
| ·模糊决策理论应用于故障诊断 | 第35-38页 |
| ·模糊模型创建 | 第35页 |
| ·模糊规则和模糊推理系统 | 第35-38页 |
| ·基于信息融合模糊决策在数控故障诊断与定位中的应用 | 第38-44页 |
| ·模糊决策规则的确定 | 第38-41页 |
| ·故障检测与定位的信息融合模糊决策方法 | 第41-42页 |
| ·数控机床故障的信息融合模糊决策应用 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 个人简历 | 第56页 |