| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| ·选题背景 | 第13-14页 |
| ·刀具磨损状态监测研究现状 | 第14-17页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·国外刀具磨损状态监测技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内刀具磨损状态监测研究现状 | 第16-17页 |
| ·智能故障诊断技术研究现状 | 第17-18页 |
| ·特征提取方法研究现状 | 第18-21页 |
| ·时域特征提取方法概述 | 第18-19页 |
| ·频域特征提取方法概述 | 第19页 |
| ·时频域特征提取方法概述 | 第19-20页 |
| ·分形维数特征提取方法概述 | 第20-21页 |
| ·特征筛选研究概况 | 第21-22页 |
| ·特征选择 | 第21-22页 |
| ·特征提取 | 第22页 |
| ·人工神经网络研究现状 | 第22-23页 |
| ·支持向量机研究现状 | 第23-24页 |
| ·信息融合技术研究现状 | 第24-25页 |
| ·论文的结构和内容 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第2章 刀具磨损现象研究 | 第27-37页 |
| ·切削过程中的磨损区域 | 第27-28页 |
| ·刀具磨损和寿命 | 第28-31页 |
| ·刀具磨损原因 | 第28-29页 |
| ·刀具磨损方式 | 第29页 |
| ·刀具磨损形式 | 第29-30页 |
| ·刀具磨损过程与钝化标准 | 第30-31页 |
| ·实验监测信号确立 | 第31-32页 |
| ·刀具磨损状态监测实验系统 | 第32-36页 |
| ·车削钛合金实验 | 第32-33页 |
| ·铣削加工实验 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 小波阈值及单参对数基阈值滤波预处理 | 第37-50页 |
| ·小波包阀值滤波基本原理 | 第37-42页 |
| ·小波包分解基本理论 | 第37-40页 |
| ·小波包消噪滤波处理步骤 | 第40-41页 |
| ·经典软阈值滤波算法 | 第41页 |
| ·经典硬阈值滤波算法 | 第41-42页 |
| ·单参数对数基小波包阈值函数 | 第42-45页 |
| ·单参对数基小波包阈值滤波在刀具磨损状态监测中的应用 | 第45-49页 |
| ·车削加工中的单参数对数基小波阈值滤波实验 | 第45-47页 |
| ·铣加工中的单参数对数基小波阈值滤波实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 刀具磨损状态监测的特征提取研究 | 第50-68页 |
| ·概述 | 第50-51页 |
| ·时域特征提取 | 第51-52页 |
| ·频域特征提取 | 第52-53页 |
| ·时频域特征抽取新方法——小波包子带能量变换特征 | 第53-59页 |
| ·概述 | 第53-54页 |
| ·小波包能量特征 | 第54-55页 |
| ·小波包子带能量变换特征提取 | 第55-56页 |
| ·小波包子带能量统计特征优劣性分析 | 第56-59页 |
| ·分形维数特征提取 | 第59-67页 |
| ·分形理论 | 第59-60页 |
| ·分形测度及维数D | 第60-62页 |
| ·分形盒维数及其定义 | 第62页 |
| ·分形盒维数在刀具磨损状态监测信号特征提取中的应用 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 特征空间降维 | 第68-85页 |
| ·特征筛选研究历史及现状 | 第68页 |
| ·PCA主元量分析 | 第68-83页 |
| ·PCA主元量分析概念及特点 | 第69-76页 |
| ·PPCA在刀具磨损状态特征筛选中的应用 | 第76-83页 |
| ·PPCA应用于特征降维的一些结论 | 第83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 刀具磨损故障诊断中的智能识别模型 | 第85-113页 |
| ·人工神经网络 | 第85-101页 |
| ·几种经典神经网络模型 | 第85-89页 |
| ·人工神经网络在刀具磨损故障诊断中的应用 | 第89-97页 |
| ·新型集成神经网络在刀具全寿命磨损状态识别中的应用 | 第97-101页 |
| ·支撑向量机 | 第101-112页 |
| ·支持向量机的基础——统计学习算法 | 第101-103页 |
| ·支持向量机分类问题 | 第103-109页 |
| ·支持向量机在刀具磨损故障识别中的应用 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第7章 多模型决策级融合技术 | 第113-126页 |
| ·信息融合技术 | 第113-114页 |
| ·新型多模型决策级融合算法 | 第114-118页 |
| ·决策融合算法及改进的模型信度获取方法 | 第114-117页 |
| ·权可修正多模型决策融合算法 | 第117-118页 |
| ·多模型决策级融合刀具磨损状态识别实验 | 第118-121页 |
| ·实验系统 | 第118页 |
| ·实验结论 | 第118-121页 |
| ·多模型决策级融合刀具全寿命周期磨损状态识别及预测 | 第121-124页 |
| ·实验系统 | 第121页 |
| ·实验结论 | 第121-124页 |
| ·本章小结 | 第124-126页 |
| 总结与展望 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-137页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第137-138页 |
