| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·智能故障诊断技术及其研究现状 | 第12-15页 |
| ·智能故障诊断技术 | 第12-13页 |
| ·人工智能算法 | 第13-14页 |
| ·智能故障诊断技术的研究现状 | 第14-15页 |
| ·混联机床的误差补偿及其研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 基于免疫策略神经网络的故障检测方法研究 | 第19-30页 |
| ·免疫策略神经网络的设计与优化 | 第19-24页 |
| ·故障问题的描述 | 第24-25页 |
| ·基于免疫策略神经网络的故障检测方案 | 第25-26页 |
| ·基于免疫策略神经网络的系统辨识 | 第26-28页 |
| ·NARX模型 | 第27页 |
| ·基于免疫策略神经网络的系统辨识 | 第27-28页 |
| ·过滤残差机制 | 第28页 |
| ·故障报警浓度机制 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于虚拟样机的混联机床故障检测仿真研究 | 第30-40页 |
| ·2RPS+2TPS空间四自由度混联机床 | 第30-31页 |
| ·样本数据的获取 | 第31-32页 |
| ·基于免疫策略神经网络的系统辨识 | 第32-35页 |
| ·基于免疫策略神经网络的故障检测 | 第35-39页 |
| ·残差过滤 | 第35-36页 |
| ·驱动器故障检测 | 第36-38页 |
| ·传感器故障检测 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 混联机床球铰间隙误差的精度补偿研究 | 第40-52页 |
| ·球铰及带间隙球铰的简化模型 | 第40-41页 |
| ·混联机床的插补算法及插补补偿策略 | 第41-44页 |
| ·混联机床的插补算法 | 第41-42页 |
| ·混联机床的插补补偿策略 | 第42-44页 |
| ·混联机床的球铰间隙误差直接补偿法 | 第44-47页 |
| ·期望逆解 | 第44-45页 |
| ·实际正解 | 第45-46页 |
| ·理想逆解 | 第46-47页 |
| ·间隙接触角的求解 | 第47-48页 |
| ·仿真实例 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于嵌入式实时操作系统的故障检测器设计与实现 | 第52-67页 |
| ·嵌入式实时操作系统的选择 | 第52-53页 |
| ·硬件总体设计 | 第53-54页 |
| ·QNX 实时操作系统在 S3C2440 上的移植 | 第54-57页 |
| ·嵌入式QNX环境下的故障检测器软件实现 | 第57-60页 |
| ·嵌入式QNX的中断处理 | 第58-60页 |
| ·嵌入式Matlab | 第60页 |
| ·实验测试平台的搭建 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结束语 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录一 柯西变异算子 matlab 实现 | 第74-76页 |
| 附录二 Startup 的移植 | 第76-78页 |
| 附录三 外部中断服务线程 | 第78-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79-80页 |