| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的背景及选题意义 | 第8-9页 |
| ·课题的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题背景与国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·刀具状态监测技术的分类 | 第9-10页 |
| ·刀具监测技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·声发射技术在刀具磨损监控的应用 | 第11-12页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 刀具磨损监测系统方案设计 | 第14-24页 |
| ·刀具磨损过程及磨钝标准 | 第14-15页 |
| ·刀具的磨损过程 | 第14-15页 |
| ·刀具磨损的测量基准 | 第15页 |
| ·刀具磨损监测系统方案设计 | 第15-18页 |
| ·硬件结构 | 第16页 |
| ·硬件型号选择 | 第16-18页 |
| ·系统软件选择 | 第18页 |
| ·实验方案 | 第18-19页 |
| ·实验步骤 | 第19-20页 |
| ·加工因素对监测信号影响分析 | 第20-23页 |
| ·加工因素 | 第20页 |
| ·声发射传感器的安放位置 | 第20-21页 |
| ·切削因素对信号的影响 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 声发射信息处理技术 | 第24-42页 |
| ·声发射技术基本理论 | 第24-25页 |
| ·声发射信号的参数分析法 | 第25页 |
| ·声发射信号时域分析 | 第25-27页 |
| ·声发射信号的频域分析 | 第27-28页 |
| ·声发射信号的小波分析 | 第28-31页 |
| ·连续小波变换 | 第28-29页 |
| ·离散小波变换 | 第29-30页 |
| ·多分辨率分析 | 第30-31页 |
| ·小波基选取方法研究 | 第31-33页 |
| ·刀具磨损特征选择 | 第33-41页 |
| ·时域分析 | 第33-36页 |
| ·频域分析 | 第36-37页 |
| ·声发射信号的小波分析 | 第37-39页 |
| ·基于频段能量特征的提取 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 刀具磨损状态神经网络识别 | 第42-54页 |
| ·人工神经网络的基本概述 | 第42-45页 |
| ·神经元模型 | 第43页 |
| ·BP 神经网路结构和算法 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络结构参数设计 | 第45-47页 |
| ·网络层数的确定 | 第46页 |
| ·输入层和输出层节点数设计 | 第46页 |
| ·隐含层神经元数的确定 | 第46-47页 |
| ·激活函数的选取 | 第47页 |
| ·权值的初始设置 | 第47页 |
| ·刀具磨损状态识别 | 第47-51页 |
| ·构造神经网络训练样本 | 第47-50页 |
| ·Matlab 网络建模 | 第50页 |
| ·网络训练 | 第50-51页 |
| ·刀具磨损状态验证分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 刀具磨损状态监测系统软件模块的实现 | 第54-62页 |
| ·C++Builder 开发环境 | 第54页 |
| ·C++Builder 与 MATLAB 混合编程 | 第54-57页 |
| ·平台总体设计的内容 | 第57-58页 |
| ·数据存储与查询 | 第58-60页 |
| ·数据曲线的放大与缩小 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第69页 |