| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第7页 |
| ·刀具磨损监测技术研究现状 | 第7-15页 |
| ·信号的采集 | 第8-11页 |
| ·特征的提取 | 第11-12页 |
| ·刀具磨损预测模型建模 | 第12-15页 |
| ·论文的研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 协整建模理论的研究 | 第16-24页 |
| ·协整理论的提出 | 第16-17页 |
| ·时间序列的平稳性检验 | 第17-19页 |
| ·时间序列的平稳性定义 | 第17-18页 |
| ·单位根检验 | 第18-19页 |
| ·多重协整的基本理论 | 第19-20页 |
| ·协整建模流程 | 第20-21页 |
| ·协整建模与线性回归建模的比较 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 切削实验及数据处理 | 第24-39页 |
| ·切削实验 | 第24-29页 |
| ·切削实验概述 | 第24-25页 |
| ·切削材料简介 | 第25-27页 |
| ·刀具及涂层的选择 | 第27-29页 |
| ·信号分析与特征提取 | 第29-37页 |
| ·切削力信号分析 | 第29-32页 |
| ·振动信号分析 | 第32-33页 |
| ·声发射信号分析 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于协整建模的刀具磨损预测 | 第39-50页 |
| ·特征的筛选 | 第39页 |
| ·协整建模 | 第39-42页 |
| ·协整建模与多元线性回归建模的比较 | 第42-44页 |
| ·基于协整方法与人工智能方法的刀具磨损预测模型比较 | 第44-48页 |
| ·广义回归神经网络在刀具磨损监测中的应用 | 第44-46页 |
| ·小波神经网络在刀具磨损监测中的应用 | 第46-47页 |
| ·基于协整方法和人工智能方法的预测结果比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |