基于钻削力信号的钻头磨损状态监测技术的研究
| 1 绪论 | 第1-21页 |
| ·研究刀具状态监测技术意义 | 第10-11页 |
| ·刀具状态监测技术的发展与研究现状 | 第11-17页 |
| ·信号检测方法 | 第12-14页 |
| ·信号的特征提取技术 | 第14-16页 |
| ·状态识别技术 | 第16-17页 |
| ·决策控制技术 | 第17页 |
| ·刀具状态监控技术的发展趋势 | 第17-18页 |
| ·刀具状态监测技术存在问题 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第19-21页 |
| 2 钻削过程状态监测实验系统的建立 | 第21-31页 |
| ·钻削过程特点 | 第21页 |
| ·钻削过程刀具磨损及监测指标的确立 | 第21-24页 |
| ·麻花钻的磨损形式 | 第21-23页 |
| ·钻头的磨钝标准与刀具耐用度 | 第23-24页 |
| ·钻头状态监测指标 | 第24页 |
| ·钻削过程状态监测方案的确定 | 第24-29页 |
| ·钻削力的组成 | 第24-25页 |
| ·钻削力动态特性研究 | 第25-28页 |
| ·钻削力监测方案的可行性研究 | 第28-29页 |
| ·钻头磨损状态监测实验系统 | 第29-30页 |
| ·实验仪器设置 | 第29页 |
| ·实验方案 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 小波变换工程应用理论基础 | 第31-49页 |
| ·从傅立叶变换到小波变换 | 第31-35页 |
| ·傅立叶变换 | 第31-32页 |
| ·短时傅立叶变换 | 第32-34页 |
| ·小波变换概述 | 第34-35页 |
| ·连续小波变换 | 第35-36页 |
| ·离散小波变换 | 第36-38页 |
| ·离散小波变换 | 第36-37页 |
| ·二进小波变换 | 第37-38页 |
| ·多分辨分析理论和Mallat算法 | 第38-41页 |
| ·多分辨分析 | 第38-39页 |
| ·Mallat算法 | 第39-41页 |
| ·小波包分析 | 第41-46页 |
| ·小波包的定义 | 第42-43页 |
| ·小波包的空间分解 | 第43-44页 |
| ·小波包算法 | 第44-45页 |
| ·小波包分解的特点 | 第45-46页 |
| ·仿真信号的小波分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 4 钻削力信号的小波消噪 | 第49-60页 |
| ·小波消噪思想的描述 | 第49-50页 |
| ·小波消噪的原理和方法 | 第50-58页 |
| ·信号的奇异性和正则性 | 第50-51页 |
| ·信号小波变换与Lipschitz奇异性的联系 | 第51-52页 |
| ·噪声的小波变换特性 | 第52-56页 |
| ·小波消噪的算法 | 第56-58页 |
| ·实验研究 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 基于小波变换深层处理技术的钻削力信号特征提取 | 第60-78页 |
| ·基于连续小波变换的钻削力信号灰度矩特征提取 | 第60-66页 |
| ·连续小波变换灰度矩特征提取思想的出发点 | 第60-61页 |
| ·连续小波变换及其统计特性的描述 | 第61-62页 |
| ·实验研究 | 第62-66页 |
| ·基于小波分形技术的钻削力信号特征提取 | 第66-71页 |
| ·小波分形技术提出的出发点 | 第66页 |
| ·小波分形技术 | 第66-69页 |
| ·钻削力信号小波分形特征提取 | 第69-71页 |
| ·基于小波包能量监测技术的钻削力信号特征提取 | 第71-77页 |
| ·小波包能量监测技术的基本原理 | 第71-73页 |
| ·钻削力信号小波包能量谱分析 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 6 基于神经网络的钻削刀具状态识别 | 第78-91页 |
| ·神经网络模型的选择 | 第78-83页 |
| ·神经网络模型 | 第79-82页 |
| ·用于刀具磨损监测的神经网络模型的选择 | 第82-83页 |
| ·径向基(RBF)神经网络 | 第83-86页 |
| ·径向基神经元模型 | 第83-84页 |
| ·网络的学习算法 | 第84-86页 |
| ·基于RBF神经网络的钻削刀具模式识别 | 第86-90页 |
| ·特征的选取 | 第86-88页 |
| ·网络的建立与学习 | 第88-89页 |
| ·状态识别结果分析 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 7 结论与展望 | 第91-94页 |
| ·工作总结与研究结论 | 第91-92页 |
| ·发展与展望 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-104页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 | 第104页 |
