过程监控信号处理及其应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·课题意义 | 第11-13页 |
| ·过程监控学科产生的时代意义 | 第11-12页 |
| ·过程监控在制造业中的重要地位 | 第12-13页 |
| ·过程监控技术与研究方法 | 第13-16页 |
| ·过程监控所涉及的关键技术 | 第13-14页 |
| ·过程监控的研究方法 | 第14-16页 |
| ·过程监控中信号处理方法的发展与研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的研究目标、主要内容和章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 工程信号的获取及其分析处理方法研究 | 第19-35页 |
| ·信号的分类及其描述 | 第19-22页 |
| ·确定性信号 | 第20-21页 |
| ·随机信号 | 第21-22页 |
| ·信号的处理基础 | 第22-25页 |
| ·模拟信号的采集与量化 | 第22-24页 |
| ·信号预处理 | 第24-25页 |
| ·信号分析的方法研究 | 第25-34页 |
| ·快速傅里叶变换(FFT) | 第25-26页 |
| ·小波分析 | 第26-31页 |
| ·小波分析与FFT的使用效果比较 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 多传感器信息融合技术的研究 | 第35-50页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第35-38页 |
| ·多传感器信息融合技术的概述 | 第35-36页 |
| ·信息融合技术的基本原理 | 第36-37页 |
| ·信息融合的实现方法 | 第37-38页 |
| ·车削过程多传感器监控实验研究 | 第38-46页 |
| ·传感器的选择与实例分析 | 第38-41页 |
| ·实验方案 | 第41-42页 |
| ·传感器信号的特征分析 | 第42-46页 |
| ·过程监控多传感器信息融合技术的应用 | 第46-49页 |
| ·模糊理论在多传感器信息融合中的应用原理 | 第46-48页 |
| ·基于模糊理论的过程监控信号信息融合案例 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于小波的声发射信号刀具状态评价 | 第50-68页 |
| ·声发射信号刀具状态监测中的应用 | 第50-53页 |
| ·车削过程中声发射信号的特点 | 第50-51页 |
| ·声发射信号的常用数据处理方法 | 第51-53页 |
| ·基于小波变换的信号奇异性检测理论 | 第53-57页 |
| ·小波变换奇异性检测原理与模极大值 | 第53-55页 |
| ·小波基的选择 | 第55-56页 |
| ·信号能量频带分析 | 第56-57页 |
| ·刀具的磨损形态及标准 | 第57-59页 |
| ·刀具的磨损形态 | 第57-58页 |
| ·刀具的磨损过程及标准 | 第58-59页 |
| ·实验研究 | 第59-67页 |
| ·实验方案 | 第59-60页 |
| ·实验数据分析 | 第60-67页 |
| ·实验结论 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于过程监控信号的质量评估与切削参数优化 | 第68-79页 |
| ·切削参数优化的意义 | 第68页 |
| ·基于过程监控信号的加工质量评估 | 第68-72页 |
| ·人工神经网络 | 第68-70页 |
| ·基于 BP网络的表面粗糙度评估 | 第70-72页 |
| ·基于灰色理论与神经网络的切削参数优化 | 第72-75页 |
| ·灰色关联理论 | 第72-73页 |
| ·基于灰色理论的切削参数关联度分析 | 第73-74页 |
| ·切削参数优化算法的实现方法 | 第74-75页 |
| ·切削参数优化的实验研究 | 第75-78页 |
| ·切削参数的灰色关联度计算 | 第75-77页 |
| ·切削参数的优化实验研究 | 第77-78页 |
| ·分析与结论 | 第78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·全文总结 | 第79-80页 |
| ·研究展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
