摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
§1-1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
§1-2 国内外相关技术研究现状综述 | 第9-13页 |
1-2-1 高速切削加工技术的研究历史与现状 | 第9-11页 |
1-2-2 工况监测发展及其研究现状 | 第11-12页 |
1-2-3 结构健康监控的概念及国内外研究状况 | 第12-13页 |
1-2-4 小波理论的发展现状 | 第13页 |
§1-3 课题研究的内容 | 第13-15页 |
第二章 高速 CNC 集成制造工况健康监控方法研究 | 第15-28页 |
§2-1 CNC 集成制造过程的复杂工况分析 | 第15-17页 |
2-1-1 数控系统的体系结构 | 第15页 |
2-1-2 数控加工系统的工况分析 | 第15-16页 |
2-1-3 加工系统的工况监控的基本结构 | 第16-17页 |
§2-2 高速CNC 集成制造工况健康监控方法 | 第17-21页 |
2-2-1 电主轴发热监测 | 第18-19页 |
2-2-2 滚珠丝杠发热监测 | 第19-20页 |
2-2-3 工件加工状态监测 | 第20-21页 |
§2-3 高速CNC 集成制造刀具切削状态监控方法 | 第21-27页 |
2-3-1 刀具状态监控方法 | 第21-22页 |
2-3-2 基于振动的刀具状态监控 | 第22-23页 |
2-3-3 基于切削力的刀具状态监控 | 第23-24页 |
2-3-4 基于声发射信号的刀具状态监控 | 第24-26页 |
2-3-5 基于多传感器信息融合的刀具监控 | 第26页 |
2-3-6 传感器的选择 | 第26-27页 |
§2-4 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 高速 CNC 集成制造工况健康监控的信号处理技术 | 第28-38页 |
§3-1 时域信号分析方法 | 第28-29页 |
§3-2 频域信号分析方法 | 第29-30页 |
§3-3 信号的小波分析 | 第30-37页 |
3-3-1 连续小波变换 | 第31-32页 |
3-3-2 离散小波变换 | 第32页 |
3-3-3 多分辨率分析 | 第32-34页 |
3-3-4 小波包变换 | 第34-36页 |
3-3-5 小波包频带能量分析 | 第36-37页 |
§3-4 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 高速 CNC 集成制造刀具切削状态健康监控试验 | 第38-51页 |
§4-1 试验装置及方法步骤 | 第38-41页 |
4-1-1 刀具切削状态监控系统 | 第38页 |
4-1-2 传感器选择 | 第38-39页 |
4-1-3 数据采集卡 | 第39页 |
4-1-4 试验对象及参数 | 第39-40页 |
4-1-5 试验步骤 | 第40-41页 |
§4-2 振动信号分析 | 第41-46页 |
4-2-1 振动信号的时域特征 | 第41-42页 |
4-2-2 振动信号频域特征 | 第42-43页 |
4-2-3 振动信号的小波包分析 | 第43-46页 |
§4-3 刀具状态识别 | 第46-50页 |
4-3-1 BP 神经网络的局部诊断 | 第46-48页 |
4-3-2 D-S 信息融合的多传感器刀具磨损 | 第48-50页 |
§4-4 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 基于 VC 平台的高速 CNC 集成制造工况健康监控系统 | 第51-61页 |
§5-1 监控系统开发环境 | 第51-52页 |
5-1-1 Visual C++ 6.0 和MATLAB 简介 | 第51页 |
5-1-2 VC 与MATLAB 混合编程 | 第51-52页 |
§5-2 监控系统设计的内容 | 第52-60页 |
5-2-1 监控系统的结构 | 第52-54页 |
5-2-2 信号采集模块 | 第54-55页 |
5-2-3 特征提取模块 | 第55-56页 |
5-2-4 状态识别及诊断决策模块 | 第56-58页 |
5-2-5 数据库管理模块 | 第58-59页 |
5-2-6 监控系统测试 | 第59-60页 |
§5-3 本章小结 | 第60-61页 |
第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
§6-1 主要结论 | 第61-62页 |
§6-2 下一步工作展望 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-66页 |
致谢 | 第66-67页 |
攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第67页 |