| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·数控机床的发展状况 | 第11-14页 |
| ·数控机床的发展历程 | 第11-12页 |
| ·国内外数控机床的发展现状 | 第12-13页 |
| ·数控机床的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·数控机床故障诊断概述 | 第14-19页 |
| ·数控机床的故障诊断的分类 | 第14-16页 |
| ·常用数控机床的故障诊断技术 | 第16-17页 |
| ·现代数控机床故障诊断技术 | 第17-19页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 数控机床的结构与工作原理 | 第22-32页 |
| ·数控机床的组成结构与分类 | 第22-23页 |
| ·数控机床的组成结构 | 第22-23页 |
| ·数控机床的分类 | 第23页 |
| ·数控机床的常见故障征兆与原因 | 第23-31页 |
| ·主轴系统故障 | 第23-25页 |
| ·伺服系统故障 | 第25页 |
| ·电气系统故障 | 第25-26页 |
| ·液压系统故障 | 第26-27页 |
| ·刀架故障 | 第27-28页 |
| ·机床返回参考点类故障 | 第28-29页 |
| ·数据通讯故障 | 第29页 |
| ·显示类故障 | 第29-30页 |
| ·故障征兆归纳 | 第30页 |
| ·故障原因归纳 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 模糊逻辑理论 | 第32-40页 |
| ·模糊理论概述 | 第32-33页 |
| ·模糊集合与隶属度 | 第32-33页 |
| ·模糊集合的表示方法 | 第33页 |
| ·隶属函数的概述及确定方法 | 第33-36页 |
| ·隶属函数的概念 | 第33-34页 |
| ·隶属函数的确定方法 | 第34-35页 |
| ·模糊集合的基本运算 | 第35-36页 |
| ·模糊逻辑和模糊推理 | 第36-37页 |
| ·模糊逻辑 | 第36页 |
| ·模糊推理 | 第36-37页 |
| ·模糊规则 | 第37页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第37-39页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第37-38页 |
| ·模糊逻辑系统的设计方法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 人工神经网络技术 | 第40-52页 |
| ·神经网络理论基础 | 第40-42页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第40页 |
| ·神经元和网络结构 | 第40-41页 |
| ·常见神经元的激发函数 | 第41-42页 |
| ·神经网络模型的结构与神经网络的学习 | 第42-45页 |
| ·神经网络模型的结构 | 第42-43页 |
| ·神经网络的学习 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络 | 第45-49页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第45-46页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第46-47页 |
| ·BP 算法的程序实现 | 第47-49页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第49-51页 |
| ·网络信息容量与训练数 | 第49页 |
| ·训练样本集的准备 | 第49-50页 |
| ·初始权值的设计 | 第50-51页 |
| ·网络的结构设计 | 第51页 |
| ·网络训练与测试 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 模糊神经网络模型 | 第52-60页 |
| ·模糊逻辑系统与人工神经网络的比较 | 第52-53页 |
| ·模糊逻辑系统与人工神经网络的比较 | 第52-53页 |
| ·模糊逻辑系统与人工神经网络的结合是发展的必然 | 第53页 |
| ·模糊逻辑系统与人工神经网络之间的等价性与互换机制 | 第53-54页 |
| ·模糊逻辑系统与人工神经网络的等价性 | 第53-54页 |
| ·模糊逻辑系统与人工神经网络的互换机制 | 第54页 |
| ·模糊神经网络的概念与模型 | 第54-59页 |
| ·模糊神经网络的概念 | 第54-55页 |
| ·模糊神经网络的模型 | 第55-59页 |
| ·模糊神经网络的学习与逼近 | 第59页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第59页 |
| ·模糊神经网络的函数逼近问题 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 基于模糊神经网络的数控机床故障诊断的实现 | 第60-79页 |
| ·模糊神经网络混合分类器 | 第60-63页 |
| ·特征空间划分的模糊划分 | 第60-61页 |
| ·模糊神经网络混合分类器的结构与算法 | 第61-63页 |
| ·模糊神经网络的训练 | 第63-73页 |
| ·学习样本的组织 | 第63-67页 |
| ·模糊神经网络故障诊断系统的构造 | 第67-73页 |
| ·模糊神经网络故障诊断模型的仿真 | 第73-78页 |
| ·模糊神经网络故障诊断模型的仿真 | 第73-78页 |
| ·模糊神经网络故障诊断模型的仿真结果分析 | 第78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第七章 结论与展望 | 第79-80页 |
| ·结论 | 第79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第86-87页 |
| 1. 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第86页 |
| 2. 攻读硕士学位期间获得的荣誉 | 第86-87页 |