基于电流分析法的车床刀具状态监测技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 刀具状态监测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外刀具监测技术研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内刀具监测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 常用的刀具状态监测方法 | 第12-14页 |
| 1.3.1 基于振动的刀具状态监测 | 第12页 |
| 1.3.2 基于切削力的刀具状态监测 | 第12-13页 |
| 1.3.3 基于主轴电机电流的刀具状态监测 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 刀具磨损机理研究 | 第15-23页 |
| 2.1 切削力分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 切削力的来源与分解 | 第15-16页 |
| 2.1.2 切削力的计算及其预测 | 第16-17页 |
| 2.1.3 影响切削力的主要因素 | 第17-18页 |
| 2.2 刀具磨损过程及磨钝标准 | 第18-22页 |
| 2.2.1 刀具的磨损形态 | 第19-20页 |
| 2.2.2 刀具的磨损过程 | 第20-21页 |
| 2.2.3 刀具的磨钝标准 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 刀具磨损试验台的搭建与试验 | 第23-31页 |
| 3.1 刀具磨损试验平台的搭建 | 第23-26页 |
| 3.1.1 硬件系统的搭建 | 第23-25页 |
| 3.1.2 软件模块 | 第25-26页 |
| 3.1.3 控制界面 | 第26页 |
| 3.2 信号采集系统 | 第26-29页 |
| 3.2.1 电流采集基本原理及传感器的选择 | 第27-28页 |
| 3.2.2 电流采集模块 | 第28-29页 |
| 3.2.3 采集软件及界面 | 第29页 |
| 3.3 刀具切削试验 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于小波包特征提取的刀具状态监测 | 第31-53页 |
| 4.1 基于电流分析法的车床运行状态识别 | 第31-35页 |
| 4.1.1 电流信号与切削力关系 | 第31-32页 |
| 4.1.2 电流信号与切削状态关系 | 第32-34页 |
| 4.1.3 电流信号与振动关系 | 第34-35页 |
| 4.2 信号的时频域分析 | 第35-40页 |
| 4.2.1 信号的时域分析 | 第35-38页 |
| 4.2.2 信号的频域分析 | 第38-40页 |
| 4.3 信号的小波及小波包分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 信号的小波分析 | 第40-42页 |
| 4.3.2 信号的小波包分析 | 第42-44页 |
| 4.4 识别模型的建立 | 第44-51页 |
| 4.4.1 特征提取 | 第45-47页 |
| 4.4.2 敏感特征筛选 | 第47-49页 |
| 4.4.3 分类器的选择 | 第49-51页 |
| 4.5 试验结果 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 刀具的失效预警 | 第53-62页 |
| 5.1 线性判别分析模型 | 第53-55页 |
| 5.2 B样条拟合模型 | 第55-59页 |
| 5.2.1 B样条特征拟合 | 第56-57页 |
| 5.2.2 改进型B样条算法 | 第57-59页 |
| 5.3 支持向量机 | 第59-61页 |
| 5.3.1 支持向量机模型 | 第59-61页 |
| 5.3.2 刀具状态的识别 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
