| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11页 |
| 1.2 电阻点焊质量监测技术的发展现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 统计分析法 | 第12页 |
| 1.2.2 人工智能法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 其他方法 | 第14-15页 |
| 1.3 嵌入式系统概述 | 第15页 |
| 1.4 虚拟仪器LabVIEW及数据库技术简介 | 第15-16页 |
| 1.5 课题研究的意义 | 第16页 |
| 1.6 课题研究的主要内容 | 第16-19页 |
| 第2章 系统总体构成 | 第19-36页 |
| 2.1 电阻点焊质量检测系统硬件选择 | 第19-26页 |
| 2.1.1 传感器 | 第19-21页 |
| 2.1.2 采集卡 | 第21-22页 |
| 2.1.3 配套电路模块 | 第22-25页 |
| 2.1.4 系统保护外壳的设计 | 第25-26页 |
| 2.2 电阻点焊质量检测系统软件选择 | 第26-33页 |
| 2.2.1 登陆系统的设计 | 第27-28页 |
| 2.2.2 用户信息和工件信息的设计 | 第28-29页 |
| 2.2.3 模式识别功能的设计 | 第29页 |
| 2.2.4 数据采集、存储程序的设计 | 第29-33页 |
| 2.2.5 数据库查询及缺陷分析程序的设计 | 第33页 |
| 2.3 系统调试 | 第33-34页 |
| 2.3.1 整流模块调试 | 第33-34页 |
| 2.3.2 隔离模块调试 | 第34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于开发系统的现场实验 | 第36-46页 |
| 3.1 实验前工作 | 第36页 |
| 3.1.1 焊件及电极处理 | 第36页 |
| 3.1.2 传感器的标定 | 第36页 |
| 3.2 点焊实验 | 第36-40页 |
| 3.2.1 实验装置及材料 | 第36-38页 |
| 3.2.2 实验内容 | 第38-40页 |
| 3.3 拉伸实验 | 第40-45页 |
| 3.3.1 实验目的 | 第40页 |
| 3.3.2 实验装置及材料 | 第40-41页 |
| 3.3.3 实验内容 | 第41-43页 |
| 3.3.4 数据分析 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 特征量的提取及焊接质量在线评判 | 第46-71页 |
| 4.1 点焊特征量的提取 | 第46-50页 |
| 4.1.1 焊接电压 | 第46-47页 |
| 4.1.2 焊接电流 | 第47-48页 |
| 4.1.3 动态电阻 | 第48-49页 |
| 4.1.4 电极压力 | 第49-50页 |
| 4.2 点焊质量模式识别方法 | 第50-52页 |
| 4.2.1 专家系统 | 第51页 |
| 4.2.2 人工神经网络 | 第51页 |
| 4.2.3 支持向量机 | 第51-52页 |
| 4.3 支持向量机 | 第52-59页 |
| 4.3.1 支持向量机基本思想 | 第52-53页 |
| 4.3.2 最优分类面 | 第53-54页 |
| 4.3.3 核函数 | 第54-55页 |
| 4.3.4 SVM多分类原理 | 第55-57页 |
| 4.3.5 经典多分类算法 | 第57-59页 |
| 4.4 支持向量机在本系统中的应用 | 第59-64页 |
| 4.4.1 libsvm工具箱的安装及测试 | 第60-61页 |
| 4.4.2 LabVIEW调用libsvm | 第61-62页 |
| 4.4.3 LabVIEW与matlab混合编程 | 第62-63页 |
| 4.4.4 LabVIEW平台下libsvm工具箱的测试 | 第63-64页 |
| 4.5 模式识别方法的选择 | 第64-67页 |
| 4.6 点焊质量在线评判 | 第67-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 点焊信息数据库的建立 | 第71-80页 |
| 5.1 LabVIEW调用数据库的方法 | 第71-72页 |
| 5.2 数据库建立步骤 | 第72-74页 |
| 5.3 点焊质量在线监测数据库的构建 | 第74-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 结论与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 结论 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87页 |