| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 制造自动化的发展历程 | 第8-9页 |
| 1.2 现代自动化制造系统中动态监控(Dynamic Monitoring & Control) | 第9-10页 |
| 1.3 CIMS环境下的制造自动化系统(CIMS／MAS)中的动态监控 | 第10页 |
| 1.4 论文的课题来源 | 第10-11页 |
| 1.5 论文内容的展开 | 第11-12页 |
| 2 CIMS／MAS中的DMC的理论基础 | 第12-24页 |
| 2.1 自动化加工系统中的DMC的系统组成 | 第12-13页 |
| 2.2 统计特征值计算,相关分析及频谱分析 | 第13-14页 |
| 2.3 基于系统辨识的DMC理论分析 | 第14-15页 |
| 2.4 系统辨识——系统信号建模 | 第15-17页 |
| 2.5 建模后分析 | 第17-21页 |
| 2.5.1 系统预报 | 第18-19页 |
| 2.5.2 系统稳定性分析 | 第19-20页 |
| 2.5.3 模态分析 | 第20页 |
| 2.5.4 输出信号的自相关分析 | 第20页 |
| 2.5.5 信号自功率谱分析 | 第20-21页 |
| 2.6 多输入多输出复杂系统(MIMO)识别——人工神经网络(ANN) | 第21-22页 |
| 2.7 基于时序模型的模式识别 | 第22-24页 |
| 3 动态监控技术(DMC)在自动化加工系统中的应用 | 第24-34页 |
| 3.1 机床运动误差源的频谱分析 | 第24-26页 |
| 3.2 机床加工误差的自适应预报补偿控制 | 第26-27页 |
| 3.3 刀具磨损状态的模式识别研究 | 第27-29页 |
| 3.4 加工过程的参数识别与在线控制 | 第29-30页 |
| 3.5 批量制造中的工序质量控制与预报 | 第30-31页 |
| 3.6 机械设备的故障诊断 | 第31-32页 |
| 3.7 加工表面形貌识别(CEST) | 第32-33页 |
| 3.8 人工神经网络技术(ANN)在DMC中的应用 | 第33-34页 |
| 4 动态信号分析软件设计 | 第34-50页 |
| 4.1 概述 | 第34页 |
| 4.2 基于时序建模及建模后分析的动态信号分析(DSA)系统软件设计 | 第34-36页 |
| 4.2.1 软件设计流程 | 第34页 |
| 4.2.2 DSA系统软件组成及开发环境 | 第34-36页 |
| 4.3 采样及数据预处理模块 | 第36-38页 |
| 4.4 时序建模模块 | 第38-45页 |
| 4.4.1 时序建模流程 | 第38页 |
| 4.4.2 模型结构选择 | 第38-39页 |
| 4.4.3 AR(n)模型参数估计 | 第39-42页 |
| 4.4.4 ARMA(n,m)模型参数估计 | 第42-43页 |
| 4.4.5 模型适合性检验 | 第43-45页 |
| 4.5 建模后分析 | 第45-50页 |
| 4.5.1 格林函数 | 第45-46页 |
| 4.5.2 系统稳定性分析 | 第46-47页 |
| 4.5.3 系统预报 | 第47页 |
| 4.5.4 模态参数ξ,ω_n计算 | 第47-48页 |
| 4.5.5 输出信号的自协方差 | 第48页 |
| 4.5.6 自功率谱密度函数 | 第48-50页 |
| 5 XK—516数控铣床工作台运动误差源分析及运动误差自适应补偿控制 | 第50-65页 |
| 5.1 概述 | 第50页 |
| 5.2 实验系统硬件电路 | 第50-52页 |
| 5.3 工作台数控及采样程序设计 | 第52-53页 |
| 5.4 工作台运动误差建模及误差源分析 | 第53-56页 |
| 5.5 数控机床工作台运动误差自适应补偿控制 | 第56-65页 |
| 5.5.1 两种自适应控制系统 | 第56-59页 |
| 5.5.2 XK—516数控铣床工作台运动最小方差自适应补偿控制系统仿真研究 | 第59-65页 |
| 6 开放式数控系统 | 第65-70页 |
| 6.1 概述 | 第65-66页 |
| 6.2 开放式数控加工系统的体系结构 | 第66-67页 |
| 6.3 前、后台方式的操作与控制系统方案 | 第67-68页 |
| 6.4 动态监控系统与DNC的集成 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 独创性声明 | 第75页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第75页 |
