基于多传感器的切削过程监测与优化应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题意义 | 第13-14页 |
| ·切削过程监测系统的基本组成 | 第14-15页 |
| ·国内外过程监测研究动态及其发展趋势 | 第15-19页 |
| ·过程监测总体研究动态 | 第15-17页 |
| ·刀具状态监测研究动态 | 第17-19页 |
| ·本文的研究目标、主要内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 过程监测信号处理技术与算法研究 | 第21-37页 |
| ·监测信号预处理 | 第21-23页 |
| ·野点剔除 | 第21-22页 |
| ·零均值化 | 第22-23页 |
| ·监测信号时域分析与建模 | 第23-25页 |
| ·时域统计分析 | 第23页 |
| ·时域自回归模型(AR)模型的建模 | 第23-25页 |
| ·监测信号频域分析 | 第25-28页 |
| ·傅里叶变换(DFT) | 第25-27页 |
| ·功率谱估计 | 第27-28页 |
| ·监测信号小波分析 | 第28-30页 |
| ·切削过程监测及其优化算法研究 | 第30-36页 |
| ·模糊理论 | 第30-31页 |
| ·神经网络(ANN) | 第31-32页 |
| ·遗传算法(GA) | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于Labview的切削力试验平台构建 | 第37-54页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·虚拟仪器与 Labview软件平台简述 | 第37-38页 |
| ·切削力测量系统的国内现状 | 第38页 |
| ·基于PCI的切削力测量平台开发 | 第38-45页 |
| ·试验平台原理 | 第38-39页 |
| ·传感器选择与工作原理 | 第39-42页 |
| ·电荷放大器与数据采集卡的选择 | 第42-43页 |
| ·传感器标定 | 第43-44页 |
| ·系统软件实现及功能介绍 | 第44-45页 |
| ·基于USB的切削力测量平台开发 | 第45-53页 |
| ·USB数据采集设备简介 | 第45-46页 |
| ·传感器选择及其标定 | 第46-49页 |
| ·Labview环境下的dll调用 | 第49-52页 |
| ·采集模块实现 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 切削力试验模型分析与切削过程参数优化 | 第54-68页 |
| ·切削力模型概述 | 第54-55页 |
| ·切削力与切削用量关联性研究 | 第55-57页 |
| ·切削力模型研究与试验验证 | 第57-63页 |
| ·基于最小二乘回归法切削力模型 | 第57-59页 |
| ·基于径向基神经网络的切削力预测建模 | 第59-60页 |
| ·模型试验验证 | 第60-63页 |
| ·基于切削力和遗传算法的切削过程优化研究 | 第63-67页 |
| ·优化数学模型的建立 | 第63-66页 |
| ·遗传算法(GA)优化模型 | 第66-67页 |
| ·优化实例及结果分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于多传感器的刀具状态判决研究 | 第68-80页 |
| ·刀具失效过程中的切削力特征研究 | 第68-72页 |
| ·实验方案设计 | 第69页 |
| ·切削力稳态分量分析 | 第69-70页 |
| ·动态切削力傅立叶分析 | 第70-71页 |
| ·动态切削力功率谱估计 | 第71-72页 |
| ·刀具失效过程中的声发射(AE)及振动特征研究 | 第72-76页 |
| ·AE信号特征量提取 | 第72-75页 |
| ·振动特征量提取 | 第75-76页 |
| ·模糊理论在刀具磨损监测中的应用 | 第76-78页 |
| ·模糊理论应用原理 | 第76-77页 |
| ·隶属函数的确定 | 第77页 |
| ·刀具状态模糊判决原则 | 第77-78页 |
| ·刀具状态监测案例及结果分析 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-83页 |
| ·全文总结 | 第80-81页 |
| ·研究展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
