| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·刀具状态监测技术概述 | 第9-15页 |
| ·刀具状态监测方法介绍 | 第10-12页 |
| ·刀具状态监测的关键技术及其发展趋势 | 第12-14页 |
| ·微孔钻削监测技术国内外的发展现状 | 第14-15页 |
| ·刀具状态监测系统组成 | 第15-16页 |
| ·信号检测 | 第15页 |
| ·特征提取 | 第15-16页 |
| ·状态识别 | 第16页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 PCB 微钻刀具磨损状态监测试验 | 第17-26页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·试验系统 | 第17-22页 |
| ·硬件组成 | 第17-20页 |
| ·软件组成 | 第20-22页 |
| ·试验内容 | 第22-25页 |
| ·试验影响因素选择 | 第23页 |
| ·试验设计 | 第23-25页 |
| ·试验步骤 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 振动信号的时域和频域分析 | 第26-33页 |
| ·时域分析与时域特征 | 第26-27页 |
| ·频域分析与频域特征 | 第27-30页 |
| ·振动信号分析 | 第30-32页 |
| ·振动信号的时域分析 | 第30-31页 |
| ·振动信号的频域分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于小波变换的振动信号分析 | 第33-54页 |
| ·小波变换 | 第33-41页 |
| ·连续小波变换 | 第34-37页 |
| ·离散小波变换 | 第37-38页 |
| ·多分辨率分析 | 第38-40页 |
| ·常用小波函数及其性质 | 第40-41页 |
| ·振动信号的小波分析 | 第41-46页 |
| ·振动信号的小波变换 | 第41-43页 |
| ·基于小波变换的特征提取 | 第43-46页 |
| ·特征量的优化 | 第46-53页 |
| ·特征量对刀具状态的敏感度 | 第46-49页 |
| ·特征量对切削用量的敏感度 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于神经网络的 PCB 微钻刀具状态监测系统设计 | 第54-72页 |
| ·人工神经网络概述 | 第54-56页 |
| ·神经元模型 | 第54-56页 |
| ·神经网络结构的基本特点 | 第56页 |
| ·BP 神经网络 | 第56-60页 |
| ·BP 神经网络模型的结构 | 第56-57页 |
| ·BP 神经网络模型的学习算法 | 第57-59页 |
| ·BP 算法的改进 | 第59-60页 |
| ·基于 BP 神经网络的 PCB 微钻刀具状态监测系统 | 第60-66页 |
| ·BP 网络结构参数的确定 | 第60-61页 |
| ·BP 网络测试样本的选择 | 第61-64页 |
| ·BP 网络实验验证及分析 | 第64-66页 |
| ·基于模糊神经网络的 PCB 微钻刀具状态监测系统 | 第66-71页 |
| ·模糊神经网络结构及各层计算 | 第67-68页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第68-69页 |
| ·模糊神经网络训练及实验验证 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·主要结论 | 第72页 |
| ·研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78-80页 |
