| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·刀具磨损监测系统概述 | 第12-14页 |
| ·课题的来源 | 第12页 |
| ·刀具磨损监测系统的目的和意义 | 第12-14页 |
| ·刀具磨损监测系统的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外刀具磨损监测系统的研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内刀具磨损监测系统的研究现状 | 第15-16页 |
| ·刀具磨损系统的识别方法 | 第16-17页 |
| ·预测技术的发展现状 | 第17-18页 |
| ·刀具磨损监测系统的发展趋势 | 第18-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 刀具磨损的原因和刀具磨钝标准 | 第20-26页 |
| ·刀具磨损的原因和形态 | 第20-22页 |
| ·刀具磨损过程 | 第22-23页 |
| ·刀具磨钝标准 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 监测信号选择与采集系统及实验分析 | 第26-37页 |
| ·监测信号的选择 | 第26-29页 |
| ·刀具磨损监测系统的组成 | 第29-31页 |
| ·信号的采集和传感器的安装 | 第31-33页 |
| ·实验组成及分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 监测信号处理及特征提取 | 第37-53页 |
| ·时域分析 | 第37-39页 |
| ·频域分析 | 第39-41页 |
| ·时频分析 | 第41-49页 |
| ·小波分析 | 第41-42页 |
| ·小波包分析方法 | 第42-46页 |
| ·经验模态分析方法 | 第46-49页 |
| ·提取信号的特征向量 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于支持向量机回归理论的刀具 VB 值预测 | 第53-61页 |
| ·数据特征向量的预处理 | 第53-54页 |
| ·支持向量机理论 | 第54-56页 |
| ·支持向量回归机 | 第56-58页 |
| ·粒子群算法理论 | 第58-59页 |
| ·基于 ICA-SVR 模型的刀具 VB 值预测模型 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第67页 |