| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 本课题研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 制造物联研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 刀具故障预测与健康管理研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 课题来源及论文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 制造物联刀具状态监测系统构建 | 第21-28页 |
| 2.1 制造物联原型平台搭建 | 第21-24页 |
| 2.1.1 硬件选择 | 第21-23页 |
| 2.1.2 软件选择 | 第23-24页 |
| 2.2 刀具监测系统 | 第24-27页 |
| 2.2.1 监测信号的选择 | 第24-25页 |
| 2.2.2 监测系统组成 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 切削加工过程振动信号处理及特征提取 | 第28-49页 |
| 3.1 信号的预处理 | 第28-34页 |
| 3.1.1 平滑处理 | 第28-30页 |
| 3.1.2 小波阈值去噪 | 第30-34页 |
| 3.2 时域特征 | 第34页 |
| 3.3 频域特征 | 第34-36页 |
| 3.4 时频域特征 | 第36-48页 |
| 3.4.1 短时傅里叶变换 | 第36-37页 |
| 3.4.2 小波变换 | 第37-40页 |
| 3.4.3 希尔伯特-黄变换 | 第40-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于机器学习的刀具磨损预测 | 第49-76页 |
| 4.1 基于BP神经网络的刀具磨损预测 | 第49-53页 |
| 4.2 基于模糊神经网络的刀具磨损预测 | 第53-59页 |
| 4.3 基于深度学习的刀具磨损预测 | 第59-75页 |
| 4.3.1 浅层学习走向深度学习 | 第59-62页 |
| 4.3.2 基于自动编码器特征提取 | 第62-66页 |
| 4.3.3 基于循环神经网络刀具磨损预测 | 第66-71页 |
| 4.3.4 基于长-短期记忆神经网络的刀具磨损预测 | 第71-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 基于卷积神经网络和迁移学习的刀具状态识别 | 第76-86页 |
| 5.1 基于卷积神经网络的刀具状态识别 | 第76-83页 |
| 5.2 基于迁移学习的刀具状态识别 | 第83-85页 |
| 5.3 本章小结 | 第85-86页 |
| 总结与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-96页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 附件 | 第99页 |