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数控机床工作台进给系统故障诊断研究

摘要第1-11页
Abstract第11-13页
第1章 绪论第13-18页
   ·课题概述第13-14页
     ·课题来源第13页
     ·课题研究的目的及意义第13-14页
   ·故障诊断技术概述第14-16页
     ·故障诊断的内容第14-15页
     ·故障诊断的方法第15-16页
   ·故障诊断技术的国内外研究现状第16-17页
     ·国外研究现状第16页
     ·国内研究现状第16-17页
   ·本文研究的主要内容第17-18页
第2章 数控机床典型故障分析第18-24页
   ·数控机床的组成第18-19页
   ·数控机床的故障分类第19-20页
   ·数控机床工作台进给系统的典型故障分析第20-23页
     ·滚动轴承故障机理分析第20-21页
     ·滚珠丝杠副故障机理分析第21-22页
     ·联轴器故障机理分析第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 实验方案设计第24-34页
   ·实验台介绍第24-25页
   ·传感器的选择第25-29页
     ·测振传感器的选择第26-27页
     ·噪声传感器的选择第27-28页
     ·温度传感器的选择第28-29页
   ·测点的选择和传感器的安装第29-31页
   ·实验系统的总体架构第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 数据采集系统设计第34-51页
   ·数据采集系统概述第34-35页
   ·数据采集系统硬件的选择第35-41页
     ·数据采集系统平台的选择第35-36页
     ·数据采集卡的选择第36-40页
     ·数据采集卡的安装和参数设置第40-41页
   ·数据采集系统软件的总体设计第41-42页
   ·数据采集系统软件各个模块设计第42-50页
     ·数据采集模块设计第42-47页
     ·数据分析模块设计第47页
     ·数据库管理模块设计第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 信号分析与特征提取第51-74页
   ·实验数据说明第51页
   ·信号的预处理第51-53页
     ·去除信号中的奇异点第51-52页
     ·信号的零均值处理第52-53页
   ·时域分析和时域特征提取第53-57页
     ·有量纲特征量第53-54页
     ·无量纲特征量第54-55页
     ·时域特征量的提取第55-57页
   ·频域分析和频域特征提取第57-61页
     ·傅里叶谱分析第57-58页
     ·功率谱分析第58-59页
     ·频域特征量第59页
     ·频域特征量的提取第59-61页
   ·小波包分析和小波包能量特征提取第61-65页
     ·小波包分析第61-62页
     ·小波包能量特征的提取第62-65页
   ·特征值的初步选取第65-67页
   ·基于核主元分析的特征提取方法第67-73页
     ·主元分析方法(PCA)第67-68页
     ·核方法第68-69页
     ·核主元分析方法(KPCA)第69-73页
   ·本章小结第73-74页
第6章 基于神经网络的工作台进给系统故障诊断第74-91页
   ·工作台进给系统两级故障诊断模型的提出第74-75页
   ·神经网络简介第75-78页
     ·神经网络基本理论第75-76页
     ·人工神经元模型第76-77页
     ·神经网络的结构第77-78页
   ·BP 神经网络第78-82页
     ·BP 网络的结构第79页
     ·BP 网络的算法第79-81页
     ·BP 网络的设计第81-82页
   ·基于神经网络的数控机床工作台进给系统两级故障诊断第82-90页
     ·网络的总体结构设计第83-84页
     ·神经网络参数的选择第84-85页
     ·神经网络的训练和测试第85-90页
   ·本章小结第90-91页
第7章 结论与展望第91-93页
   ·工作总结第91-92页
   ·工作展望第92-93页
参考文献第93-97页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第97-98页
致谢第98页

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