基于自适应控制技术的恒力切削研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的提出 | 第8页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 数控技术发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 切削力测量技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.3 机床自适应加工技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 切削力构成与检测方法 | 第13-31页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 影响切削力的因素 | 第13-15页 |
| 2.2.1 切削力的组成 | 第13-14页 |
| 2.2.2 材料因素 | 第14页 |
| 2.2.3 切削液的影响 | 第14页 |
| 2.2.4 切削用量因素 | 第14-15页 |
| 2.3 切削力的传递 | 第15-16页 |
| 2.4 切削力建模 | 第16-18页 |
| 2.5 切削力的检测 | 第18-20页 |
| 2.6 电流特征值的提取 | 第20-29页 |
| 2.6.1 电流信号分析 | 第20-24页 |
| 2.6.2 切削力特征值的提取 | 第24-26页 |
| 2.6.3 基于动态切削过程的提取方法改进 | 第26-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 控制策略研究 | 第31-40页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基本控制方案 | 第31-33页 |
| 3.3 电流信号模型的辨识 | 第33-38页 |
| 3.3.1 神经网络简介 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于神经网络的模型参数自整定方法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 系统模型辨识实验及结果分析 | 第35-38页 |
| 3.4 控制方案的完善 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 系统的总体设计与构成 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 系统的总体设计 | 第40-41页 |
| 4.3 硬件系统 | 第41-43页 |
| 4.4 软件系统 | 第43-45页 |
| 4.5 上位机软件平台的实现 | 第45-53页 |
| 4.5.1 信号采集模块 | 第45-47页 |
| 4.5.2 信号处理模块 | 第47-48页 |
| 4.5.3 实时控制模块 | 第48-50页 |
| 4.5.4 绘图显示模块 | 第50-51页 |
| 4.5.5 系统辨识模块 | 第51-52页 |
| 4.5.6 参数管理数据库系统 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 系统实现与应用 | 第54-65页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 系统运行过程 | 第54-56页 |
| 5.3 验证试验及结果分析 | 第56-63页 |
| 5.3.1 加工精度分析 | 第56-62页 |
| 5.3.2 加工效率分析 | 第62-63页 |
| 5.4 控制系统评价 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
