| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·背景与研究意义 | 第11-12页 |
| ·基于声发射的刀具监控 | 第12-14页 |
| ·经验模态分解及应用现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 面向 AE 信号的数据采集与处理系统 | 第16-24页 |
| ·试验系统硬件平台 | 第16-20页 |
| ·工控机 | 第16页 |
| ·声发射传感器 | 第16-18页 |
| ·前置放大器 | 第18-19页 |
| ·数据采集卡 | 第19-20页 |
| ·信号采集与处理软件平台 | 第20-23页 |
| ·数据采集/保存模块 | 第20-21页 |
| ·信号截断与特征提取模块 | 第21-22页 |
| ·识别算法主模块 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 铣削过程中 AE 信号分析 | 第24-49页 |
| ·声发射的发生机理与分类 | 第24-25页 |
| ·铣削 AE 信号分析 | 第25-39页 |
| ·铣削试验 | 第25-29页 |
| ·信号特征分析 | 第29-39页 |
| ·刀具断裂信号分析 | 第39-48页 |
| ·刀具断裂试验 | 第40-43页 |
| ·试验结果与分析 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于 EEMD 和 IMF 能量分布的刀具破损识别 | 第49-70页 |
| ·EMD 基本概念与原理 | 第49-51页 |
| ·瞬时频率与本征模函数 | 第49-50页 |
| ·EMD 算法原理 | 第50-51页 |
| ·噪声辅助经验模态分解（EEMD） | 第51-52页 |
| ·IMF 能量分布识别算法 | 第52-53页 |
| ·刀具铣削破损信号的获取 | 第53-55页 |
| ·基于 IMF 能量分布的刀具破损声发射信号识别 | 第55-62页 |
| ·刀具破损信号能量分布特征与识别 | 第56-61页 |
| ·刀具破损在线监控特征量选择 | 第61-62页 |
| ·变参数切削的鲁棒性分析 | 第62-65页 |
| ·切削速度变化的影响 | 第63页 |
| ·切削深度变化的影响 | 第63-64页 |
| ·进给量变化的影响 | 第64-65页 |
| ·对刀具切入、切出的有效性分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·主要结论 | 第70-71页 |
| ·研究展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |