| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·数控机床故障监测与诊断系统的研究意义 | 第11页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第11-19页 |
| ·故障机理研究 | 第12-14页 |
| ·信号状态监测的发展现状 | 第14-15页 |
| ·信号处理和特征提取的发展现状 | 第15-17页 |
| ·智能诊断技术的发展现状 | 第17-19页 |
| ·论文的内容与结构 | 第19-21页 |
| ·论文的研究内容 | 第19-20页 |
| ·论文的总体结构 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 嵌入式故障监测系统的软硬件实现 | 第23-41页 |
| ·嵌入式故障监测与诊断系统结构 | 第23-24页 |
| ·嵌入式智能故障监测单元的硬件设计 | 第24-32页 |
| ·ARM主控板 | 第25-27页 |
| ·PC104接口转换板 | 第27-29页 |
| ·RTD采集卡DM6430-1 | 第29页 |
| ·温度采集板的研制 | 第29-30页 |
| ·传感器简介 | 第30-32页 |
| ·嵌入式智能故障监测单元的软件设计 | 第32-39页 |
| ·ARM主控板与温度采集板的应用程序软件设计 | 第32-33页 |
| ·ARM主控板与PC机网络通信的应用程序软件设计 | 第33-34页 |
| ·ARM主控板与SSB3模块通信的应用程序软件设计 | 第34-38页 |
| ·ARM主控板程序流程图 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 小波包信号特征提取 | 第41-51页 |
| ·小波变换理论与物理意义 | 第41-43页 |
| ·小波包算法及其改进算法 | 第43-46页 |
| ·小波包算法 | 第44-45页 |
| ·小波包分析的改进算法 | 第45-46页 |
| ·基于小波包能量法的特征提取及仿真验证 | 第46-49页 |
| ·传统的小波包能量法提取特征值及仿真验证 | 第46-48页 |
| ·改进的小波包能量法提取特征值及仿真验证 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 故障诊断专家系统的关键技术研究 | 第51-59页 |
| ·神经网络算法 | 第51-57页 |
| ·基本BP神经网络原理及算法 | 第52-54页 |
| ·改进的BP算法 | 第54-56页 |
| ·神经网络的设计 | 第56-57页 |
| ·故障树建模和正反推理 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 嵌入式故障监测与诊断系统的实验验证 | 第59-65页 |
| ·嵌入式故障监测与诊断系统的软硬件配置 | 第59页 |
| ·系统实验验证 | 第59-64页 |
| ·基于故障树交互式故障诊断的实验验证 | 第60页 |
| ·基于小波包分解与神经网络实时故障诊断的实验验证 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 硕士研究生期间发表(录用)论文与参与项目 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |