基于小波自回归谱的刀具故障诊断研究

第一章 绪论	第1-15页
·刀具状态监测的研究意义和研究内容	第9-12页
·刀具状态监测的发展	第9页
·刀具状态监测的方法	第9-11页
·刀具状态监测的内容	第11页
·刀具状态监测的意义	第11-12页
·本论文的研究内容和结构	第12-15页
·刀具状态监测中的关键问题	第12页
·国内外研究现状	第12-13页
·本文研究的内容和结构	第13-15页
第二章 基于小波变换的刀具状态特征分析	第15-39页
·小波变换的发展	第15-16页
·小波变换基本理论	第16-26页
·从Fourier变换到小波变换	第16-20页
·连续小波	第20-23页
·正交小波	第23页
·多分辨率分析	第23-24页
·Mallet算法	第24-26页
·常用小波函数	第26页
·刀具条件监测系统和实验设计	第26-29页
·刀具监测系统和实验条件	第26-27页
·刀具磨损状态信号	第27-28页
·刀具磨损状态特征分析	第28-29页
·实例分析	第29-39页
·频谱分析	第29-33页
·小波分析	第33-39页
第三章 刀具磨损状态的AR谱分析	第39-50页
·自回归谱(AR谱)分析	第39-43页
·AR模型的最小二乘建模法	第39-41页
·AR模型的自回归谱	第41-43页
·AR谱直接法的实例分析	第43-50页
第四章 基于小波包—自回归谱的刀具状态监测	第50-80页
·小波包分析理论	第50-52页
·小波包分析	第50-52页
·小波包分解与合成算法	第52页
·小波包自回归谱原理	第52-55页
·小波包自回归谱的刀具状态监测	第55-80页
·小波包频带分析技术	第55-58页
·特征频带的小波包分析	第58-64页
·基于小波包自回归谱的刀具状态监测	第64-75页
·基于神经网络的验证	第75-80页
结论	第80-82页
致谢	第82-83页
参考文献	第83-87页
攻读硕士研究生期间发表的论文	第87页