基于切削力的车刀磨损在线监测方法与技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及总体结构 | 第17-18页 |
| 2 车刀磨损的试验研究 | 第18-28页 |
| 2.1 试验条件 | 第18-21页 |
| 2.2 试验结果与讨论 | 第21-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 车刀磨损特征的提取 | 第28-50页 |
| 3.1 时域统计分析 | 第29-33页 |
| 3.2 频域分析 | 第33-37页 |
| 3.3 小波多分辨分析 | 第37-44页 |
| 3.4 AR时序分析 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于KPCA对特征向量的降维和优化 | 第50-60页 |
| 4.1 KPCA基本原理 | 第50-54页 |
| 4.2 KPCA主元数目确定及其算法步骤 | 第54页 |
| 4.3 KPCA实例计算 | 第54-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 基于v-SVR模型识别车刀的磨损量 | 第60-76页 |
| 5.1 V-SVR的原理 | 第60-64页 |
| 5.2 V-SVR的求解步骤 | 第64-65页 |
| 5.3 模型的评价指标 | 第65页 |
| 5.4 V-SVR模型的实例求解 | 第65-71页 |
| 5.5 监测系统设计 | 第71-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 全文总结 | 第76-77页 |
| 6.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
