| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及其研究意义 | 第9-10页 |
| ·深孔加工状态监测技术发展动态 | 第10-13页 |
| ·深孔加工状态监测技术存在的问题与发展趋势 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2 BTA 深孔钻削过程状态监测方案的研究 | 第15-27页 |
| ·常用深孔加工系统 | 第15-17页 |
| ·深孔钻削中的常见故障及工况信号分析 | 第17-19页 |
| ·深孔钻削过程状态监测系统的建立 | 第19-23页 |
| ·BTA 深孔钻削过程状态监测实验系统 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 深孔钻削中油路系统动态特性分析 | 第27-37页 |
| ·BTA 深孔钻削油路工作原理 | 第27-28页 |
| ·BTA 深孔钻削油路系统流体动态特性分析 | 第28-35页 |
| ·实验分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 深孔钻削中的状态监测信号消噪技术 | 第37-49页 |
| ·监测信号分析 | 第37-38页 |
| ·传统滤波消噪方法 | 第38-40页 |
| ·小波消噪 | 第40-43页 |
| ·基于小波包的防脉冲干扰滑动平均消噪 | 第43-44页 |
| ·仿真信号消噪 | 第44-45页 |
| ·监测信号消噪 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 深孔钻削中的状态监测信号特征提取 | 第49-67页 |
| ·油压信号时域特征提取 | 第49-51页 |
| ·基于变化率的油压信号特征提取 | 第51-53页 |
| ·基于小波分析的状态监测信号特征提取 | 第53-60页 |
| ·基于高阶统计量的刀具状态特征提取 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 BTA 深孔钻削排屑与刀具监测系统的建立 | 第67-77页 |
| ·多特征融合深孔钻削状态监测模型 | 第67-68页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第68-70页 |
| ·基于RBF神经网络的BTA 深孔钻削排屑与刀具状态监测 | 第70-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 7 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·发展与展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参与项目 | 第83页 |