| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·国内外研究的状况 | 第8-12页 |
| ·监测技术的现状及发展 | 第8-11页 |
| ·国内外研究的成果 | 第11-12页 |
| ·DSP的发展和应用 | 第12-14页 |
| ·DSP芯片的发展概况 | 第12-13页 |
| ·DSP芯片的应用 | 第13-14页 |
| ·DSP芯片的发展趋势 | 第14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 监测系统的方案和硬件设计与开发 | 第16-32页 |
| ·切削过程中功率信号的特点 | 第16-17页 |
| ·基于切削功率的刀具状态监测系统 | 第17-19页 |
| ·DSP系统的设计思想 | 第19-21页 |
| ·监测系统硬件的实现 | 第21-31页 |
| ·时钟电路模块设计 | 第23-24页 |
| ·电源电路模块设计 | 第24-25页 |
| ·复位电路模块 | 第25-26页 |
| ·存储器模块设计 | 第26-27页 |
| ·数据采集电路模块设计 | 第27-29页 |
| ·串行通信模块设计 | 第29-30页 |
| ·仿真接口模块 | 第30-31页 |
| ·系统硬件的调试和评估 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 信号的预处理和特征提取算法的研究 | 第32-50页 |
| ·信号的消噪处理 | 第32-37页 |
| ·自适应滤波器的基本概念 | 第32-33页 |
| ·自适应滤波器的主要算法 | 第33-34页 |
| ·LMS算法的原理 | 第34-37页 |
| ·功率监测信号消噪 | 第37-39页 |
| ·信号的特征提取 | 第39-49页 |
| ·基于小波分析的状态监测信号特征提取 | 第39-44页 |
| ·基于高阶统计量的状态监测信号特征提取 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 监测系统开发工具的选择 | 第50-58页 |
| · | 第50-57页 |
| ·CCS集成开发环境 | 第50-53页 |
| ·CCS的功能 | 第53-54页 |
| ·CCS代码生成工具 | 第54-55页 |
| ·COFF公共目标文件格式 | 第55-57页 |
| ·CCS应用程序开发流程 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于DSP平台的刀具状态监测系统的软件设计与实现 | 第58-72页 |
| ·系统软件的设计与实现 | 第58-62页 |
| ·A/D转换器的工作原理 | 第58-59页 |
| ·基于TMS320F2812数据采集系统的结构 | 第59-60页 |
| ·A/D转换的程序设计 | 第60-62页 |
| ·自适应滤波在TMS320F2812上的实现 | 第62-65页 |
| ·神经网络算法在TMS320F2812上的实现 | 第65-69页 |
| ·系统集成 | 第69-70页 |
| ·软件调试 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文与参与项目 | 第80页 |