| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 刀具状态预测方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 刀具状态直接监测法 | 第16页 |
| 1.2.3 刀具状态间接监测法 | 第16-18页 |
| 1.2.4 商用软件现状 | 第18-19页 |
| 1.3 课题来源及论文的内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 刀具状态监测信号影响因素实验分析 | 第21-33页 |
| 2.1 刀具状态监测信号影响因素问题分析与挑战 | 第21页 |
| 2.2 传感器监测信号与机床信号采集 | 第21-23页 |
| 2.2.1 传感器信号采集模块 | 第22页 |
| 2.2.2 基于OPC server的机床信号采集模块 | 第22-23页 |
| 2.3 几何信息、刀具磨损状态与工艺信息对监测信号的影响实验分析 | 第23-32页 |
| 2.3.1 几何信息对监测信号模式的影响 | 第24-25页 |
| 2.3.2 刀具磨损状态与工艺信息对监测信号大小的影响 | 第25-31页 |
| 2.3.3 材料去除速率与刀具磨损状态对监测信号影响耦合性分析 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于张量的刀具磨损量计算模型输入表达 | 第33-58页 |
| 3.1 输入表达建模的问题分析与挑战 | 第33-34页 |
| 3.2 监测信号-几何信息-工艺信息实时关联方法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 静态信息与动态信息定义 | 第34页 |
| 3.2.2 静态信息关联 | 第34-36页 |
| 3.2.3 动态信息关联 | 第36-37页 |
| 3.2.4 基于刀位点坐标的监测信号-几何信息-工艺信息实时关联方法 | 第37-38页 |
| 3.3 监测信号分析与处理 | 第38-44页 |
| 3.3.1 时域分析 | 第38-40页 |
| 3.3.2 频域分析 | 第40-41页 |
| 3.3.3 时频域分析 | 第41-44页 |
| 3.4 监测信号-几何信息-工艺信息的高阶张量空间表示模型 | 第44-57页 |
| 3.4.1 张量基础 | 第44页 |
| 3.4.2 刀具状态监测张量空间表示模型 | 第44-45页 |
| 3.4.3 刀具状态监测张量模型的阶 | 第45-56页 |
| 3.4.4 基于监测信号-几何信息-工艺信息的张量模型展开 | 第56-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于张量深度自动编码器的刀具磨损量实时计算 | 第58-70页 |
| 4.1 刀具磨损量计算问题分析与挑战 | 第58-59页 |
| 4.2 自动编码器基础 | 第59-61页 |
| 4.2.1 自动编码器结构 | 第59-60页 |
| 4.2.2 自动编码器训练 | 第60-61页 |
| 4.3 基于张量深度自动编码器的刀具磨损量计算模型 | 第61-64页 |
| 4.3.1 刀具磨损量计算模型概述 | 第61-62页 |
| 4.3.2 输入张量归一化处理 | 第62页 |
| 4.3.3 特征提取层 | 第62-63页 |
| 4.3.4 回归层 | 第63-64页 |
| 4.4 刀具磨损量计算模型训练与优化 | 第64-66页 |
| 4.4.1 高阶反向传播算法 | 第64-66页 |
| 4.4.2 结构与参数优化 | 第66页 |
| 4.5 训练结果实例分析 | 第66-69页 |
| 4.5.1 样本数据集 | 第66-67页 |
| 4.5.2 训练结果 | 第67-68页 |
| 4.5.3 模型对比 | 第68-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于深度学习的刀具状态实时监测系统 | 第70-80页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第70-73页 |
| 5.1.1 CATIA/CAA简介 | 第70页 |
| 5.1.2 TensorFlow简介 | 第70页 |
| 5.1.3 LABVIEW简介 | 第70-73页 |
| 5.2 系统流程及组成模块 | 第73-75页 |
| 5.3 系统运行实例与实验结果分析 | 第75-79页 |
| 5.3.1 实验方案设计 | 第75-77页 |
| 5.3.2 系统运行实例 | 第77-78页 |
| 5.3.3 实验结果分析与比较 | 第78-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |
