基于模糊神经网络的微小孔钻削在线监测
| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究状况、水平及发展趋势 | 第8-9页 |
| ·本课题研究内容 | 第9-11页 |
| 第 2 章 监控系统硬件系统介绍 | 第11-23页 |
| ·监测系统原理 | 第11页 |
| ·硬件系统的原理和组成 | 第11-19页 |
| ·压电传感器 | 第11-13页 |
| ·电荷放大器 | 第13-14页 |
| ·A/D 采集卡(PCI6013) | 第14-16页 |
| ·单片机控制 | 第16-19页 |
| ·测力仪的性能及标定 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于虚拟仪器的操控系统的软件设计 | 第23-31页 |
| ·监控软件 | 第23-24页 |
| ·系统模块设计 | 第24-29页 |
| ·串行通信模块 | 第24-25页 |
| ·显示存储模块 | 第25-26页 |
| ·数值初始模块 | 第26页 |
| ·数据采集模块 | 第26-28页 |
| ·小波特征提取模块 | 第28-29页 |
| ·模糊神经网络报警模块 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 钻削力的小波特征提取 | 第31-41页 |
| ·小波变换的选择 | 第31-32页 |
| ·小波理论 | 第32-33页 |
| ·离散小波变换 | 第33-35页 |
| ·小波特征提取 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第 5 章 模糊神经网络 | 第41-65页 |
| ·神经网络 | 第41-47页 |
| ·人工神经网络的基本特点 | 第41-42页 |
| ·神经元结构模型 | 第42-43页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第43-44页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第44-47页 |
| ·模糊控制 | 第47-50页 |
| ·模糊集合(模糊化) | 第47-48页 |
| ·.2 隶属函数 | 第48-49页 |
| ·.3 模糊规则 | 第49-50页 |
| ·.4 解模糊 | 第50页 |
| ·模糊神经网络 | 第50-53页 |
| ·模糊神经网络结构及各层计算 | 第51-52页 |
| ·模糊神经网络的学习方法 | 第52-53页 |
| ·实验验证 | 第53-56页 |
| ·学习样本 | 第53-55页 |
| ·初始化参数 | 第55页 |
| ·训练后参数 | 第55-56页 |
| ·训练后样本状态 | 第56页 |
| ·实验结果 | 第56页 |
| ·实验程序 | 第56-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 中英文摘要 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
