航空发动机零件加工刀具磨损检测技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·刀具磨损检测技术研究的现状 | 第12-17页 |
| ·刀具磨损检测方法的研究现状 | 第12-16页 |
| ·目前检测技术存在的主要问题 | 第16-17页 |
| ·论文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 刀具磨损特征提取算法设计 | 第19-34页 |
| ·刀具磨损特征提取的研究 | 第19页 |
| ·基于小波包的刀具磨损特征提取算法设计 | 第19-27页 |
| ·小波包分析基本原理 | 第19-22页 |
| ·小波基的选取 | 第22-23页 |
| ·小波包分解层数的确定 | 第23页 |
| ·基于小波包重构理论的特征提取 | 第23-27页 |
| ·基于经验模态分解的刀具磨损特征提取算法设计 | 第27-34页 |
| ·EMD 基本原理 | 第27页 |
| ·内禀模态分量 | 第27-28页 |
| ·EMD 方法的分解过程 | 第28-29页 |
| ·基于经验模态分解理论的特征提取 | 第29-34页 |
| 第3章 基于支持向量机的故障分类方法 | 第34-38页 |
| ·刀具的故障分类方法的研究 | 第34页 |
| ·支持向量机理论 | 第34-36页 |
| ·支持向量机概述 | 第34页 |
| ·支持向量机原理 | 第34-36页 |
| ·核函数 | 第36页 |
| ·基于小波包和支持向量机的刀具故障诊断方法 | 第36-37页 |
| ·基于经验模态分解和支持向量机的刀具故障诊断方法 | 第37-38页 |
| 第4章 基于 DSP 的刀具故障诊断算法实现 | 第38-56页 |
| ·刀具磨损试验 | 第38-46页 |
| ·试验目的 | 第38页 |
| ·实验对象 | 第38-40页 |
| ·试验装置 | 第40-44页 |
| ·DSP 硬件系统介绍 | 第44-45页 |
| ·实验步骤及数据分析 | 第45-46页 |
| ·故障诊断算法的DSP 实现 | 第46-54页 |
| ·DSP 程序开发的集成环境CCS | 第47页 |
| ·DSP 初始化 | 第47-50页 |
| ·经验模态分解算法的实现 | 第50-52页 |
| ·支持向量机的实现 | 第52-54页 |
| ·程序调试中出现的问题 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第61页 |
