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 |