| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·数控机床误差补偿技术研究的意义 | 第11-12页 |
| ·数控机床误差补偿的主要关键技术 | 第12-13页 |
| ·误差建模技术 | 第12页 |
| ·误差测量技术 | 第12页 |
| ·误差补偿实施技术 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·数控机床误差源分析 | 第14-16页 |
| ·误差的来源 | 第14页 |
| ·误差的分类 | 第14-16页 |
| ·学位论文的主要内容及架构 | 第16-17页 |
| 第二章 数控机床空间综合误差补偿模型建立 | 第17-29页 |
| ·多体系统运动学的基本理论 | 第17-19页 |
| ·拓扑结构和低序体阵列 | 第17-18页 |
| ·变换矩阵 | 第18-19页 |
| ·多体系统运动误差分析 | 第19-21页 |
| ·基于多体系统运动学理论的机床空间综合误差建模分析 | 第21-28页 |
| ·系统的拓扑结构描述 | 第22页 |
| ·系统低序体阵列的形式 | 第22页 |
| ·机床部件坐标系的建立 | 第22-23页 |
| ·线性轴的垂直度误差建模分析 | 第23-24页 |
| ·三轴机床建模过程分析 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数控机床几何误差项参数辨识新方法 | 第29-36页 |
| ·三轴数控机床的几何误差项参数 | 第29页 |
| ·传统激光干涉仪几何误差参数辨识方法 | 第29-34页 |
| ·传统激光干涉仪测量法 | 第29-30页 |
| ·基于传统激光干涉仪几何误差参数辨识方法 | 第30-34页 |
| ·多自由度激光干涉测量几何误差参数的方法 | 第34-35页 |
| ·多自由度激光干涉测量原理 | 第34页 |
| ·多自由度激光干涉机床几何误差测量方案 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 数控机床热误差项参数辨识方法 | 第36-53页 |
| ·模糊神经网络理论 | 第36-43页 |
| ·神经网络基本原理 | 第36-39页 |
| ·人工神经元结构 | 第36-37页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第38-39页 |
| ·模糊系统 | 第39-43页 |
| ·模糊化 | 第40页 |
| ·知识库 | 第40-41页 |
| ·模糊推理机 | 第41-42页 |
| ·反模糊化 | 第42-43页 |
| ·模糊系统与神经网络的智能特性比较 | 第43页 |
| ·热误差参数辨识建模 | 第43-52页 |
| ·模糊神经网络模型结构 | 第44-47页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第47-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 数控机床误差补偿仿真应用 | 第53-70页 |
| ·数控机床热误差补偿仿真 | 第53-62页 |
| ·机床温度关键点辨识 | 第53-55页 |
| ·温度检测实验系统设计 | 第55-57页 |
| ·传感器故障检测与恢复研究 | 第57-60页 |
| ·RBF 神经网络基本理论 | 第57页 |
| ·温度传感器失效检测 | 第57-59页 |
| ·温度传感器失效恢复 | 第59-60页 |
| ·模糊神经网络模型应用仿真 | 第60-62页 |
| ·模糊神经网络模型应用仿真 | 第60页 |
| ·故障传感器辨别仿真 | 第60页 |
| ·故障传感器恢复仿真应用 | 第60-62页 |
| ·激光切割机误差补偿仿真应用 | 第62-69页 |
| ·激光切割机空间几何误差建模 | 第62-66页 |
| ·激光切割机误差补偿方法 | 第66-67页 |
| ·激光切割机误差补偿仿真 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 附录 | 第78-89页 |
| A 模糊神经网络代码部分C 语言程序 | 第78-79页 |
| B 温度关键点辨识MATLAB 程序 | 第79-80页 |
| C PCI-9111 数据采集卡温度采集VC 主要程序 | 第80页 |
| D 传感器故障判断与恢复MATLAB 程序 | 第80-83页 |
| E 激光切割机误差补偿VC 程序 | 第83-89页 |