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微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统

提要第1-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·课题的研究背景和意义第7-8页
   ·课题的国内外研究状况、水平及发展趋势第8-10页
   ·课题的研究方法和内容第10-12页
第二章 微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统硬件介绍第12-25页
   ·监控系统原理及组成框图第12-13页
   ·监控系统的硬件构成第13-23页
     ·钻床和工件第13-14页
     ·霍尔电流传感器第14-17页
     ·PCI6013 数据采集卡第17-18页
     ·工控机第18-19页
     ·单片机控制系统第19-23页
       ·单片机控制系统第19-20页
       ·单片机控制系统与工控机的通信第20-21页
       ·步进电机驱动控制系统第21-23页
   ·本章小结第23-25页
第三章 微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统软件介绍第25-47页
   ·监控系统程序框图第25-26页
   ·LabVIEW 软件介绍第26-28页
   ·程序模块第28-46页
     ·钻削运动控制模块第28-39页
       ·串行通讯模块第28-29页
       ·数据采集模块第29-33页
       ·数字滤波模块第33-35页
       ·数据读、写、显示模块第35-37页
       ·退刀模块第37-38页
       ·单片机对步进电动机的控制程序模块第38-39页
     ·监控模块第39-46页
       ·样本数据采集模块第40页
       ·网络培训模块第40-44页
       ·监控程序模块第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 改进的模糊神经网络系统第47-63页
   ·模糊系统第47-51页
     ·模糊集合第47-49页
     ·模糊集合的隶属函数第49-50页
     ·模糊规则和模糊推理第50-51页
       ·模糊规则第50-51页
       ·模糊推理第51页
   ·神经网络第51-55页
     ·神经元的基本模型第51-53页
     ·神经网络主要类型第53-54页
     ·神经网络学习规则第54-55页
   ·模糊神经网络第55-58页
     ·模糊神经网络第55-56页
     ·隶属函数的参数修正第56-58页
   ·改进的模糊神经网络第58-61页
     ·改进的模糊神经网络模型第58-59页
     ·网络学习算法第59-61页
     ·网络训练流程第61页
   ·本章小结第61-63页
第五章 模糊神经网络监控阈值的确定第63-79页
   ·样本数据第63页
   ·样本数据的归一化处理第63-64页
   ·三矩阵的初始化第64页
   ·网络培训第64-65页
   ·监控程序的阈值确定第65-76页
   ·实时监控实验第76-78页
   ·本章小结第78-79页
第六章 结论及研究展望第79-81页
参考文献第81-85页
摘要第85-87页
Abstract第87-90页
致谢第90页

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