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尺度分形分解理论及其在机床刀具健康监测中的应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第18-34页
    1.1 课题来源第18页
    1.2 课题背景第18-19页
    1.3 课题研究目的与意义第19-20页
    1.4 国内外研究现状第20-31页
        1.4.1 监测信号与采集方法第20-24页
        1.4.2 信号处理与分析方法第24-27页
        1.4.3 刀具磨损状态识别方法第27-31页
    1.5 本文主要研究内容第31-34页
第二章 立铣刀磨损原理与动态信号处理方法第34-54页
    2.1 立铣刀磨损基本原理第34-37页
        2.1.1 立铣刀磨损基本形式第34-36页
        2.1.2 刀具磨损基本规律第36-37页
    2.2 状态监测动态信号处理方法第37-52页
        2.2.1 动态信号的时域特征第37-38页
        2.2.2 动态信号的非平稳分析方法第38-44页
        2.2.3 动态信号的经典小波分析方法第44-52页
    2.3 本章小结第52-54页
第三章 尺度分形分解中心极化多分辨理论第54-70页
    3.1 尺度分形分解中心极化展开第54-60页
        3.1.1 近似解析小波包变换第54-59页
        3.1.2 隐小波包中间尺度生成算法第59-60页
    3.2 尺度分形分解的分形集合特性第60-66页
        3.2.1 中心嵌套子空间簇第61-63页
        3.2.2 中心极化多分辨的拓扑集分形性质第63-66页
    3.3 拓扑集分形与二进多分辨的联系第66-68页
    3.4 本章小结第68-70页
第四章 尺度分形分解在旋转机械故障诊断特征提取的应用第70-90页
    4.1 基于尺度分形分解的非平稳特征提取算法第70-71页
    4.2 转子动静碰摩故障动态特征研究案例第71-80页
        4.2.1 实验台介绍第71-73页
        4.2.2 数据分析及碰摩分量提取第73-78页
        4.2.3 其它分析方法对比第78-80页
    4.3 采用转矩信号的加工中心齿轮故障检测案例研究第80-88页
        4.3.1 异常状态机床及状态说明第80-81页
        4.3.2 转矩信号异常特征分析及故障诊断第81-86页
        4.3.3 其他分析方法对比第86-88页
    4.4 本章小节第88-90页
第五章 面向数字化制造工艺同构数据监测采集及分析系统开发第90-112页
    5.1 制造工艺同构数据采集方案第90-91页
    5.2 制造工艺同构数据采集系统开发第91-94页
    5.3 刀具破损的声发射信号监测方法第94-100页
        5.3.1 实验方案及装置介绍第94-95页
        5.3.2 监测信号的尺度分形分解低频分量分析第95-100页
    5.4 立铣刀多工步全寿命加工磨损监测实验第100-110页
        5.4.1 实验方案与装置第100-103页
        5.4.2 工频干扰消去预处理与冲击特征优化选择第103-106页
        5.4.3 信号时域统计指标趋势分析第106-108页
        5.4.4 子空间特征变化趋势对比第108-110页
        5.4.5 刀具切削刃磨损照片第110页
    5.5 本章小结第110-112页
第六章 总结与展望第112-114页
    6.1 总结第112-113页
    6.2 展望第113-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-126页
硕士期间获得的科研成果第126-127页

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