| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·刀具状态监测技术的意义 | 第12-13页 |
| ·几种常用的刀具状态监测方法综合评述 | 第13-14页 |
| ·刀具状态监测技术的研究现状、存在的问题及发展趋势 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状及研究成果 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15页 |
| ·刀具状态监测技术的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本课题方法的提出 | 第16-21页 |
| ·以切削声信号作为监测参数 | 第16-17页 |
| ·以切削力信号作为监测参数 | 第17-18页 |
| ·信息融合监测技术 | 第18-20页 |
| ·基于 ARM 的硬件平台的研究 | 第20-21页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第二章 总体方案设计 | 第24-30页 |
| ·传感器的选择 | 第24-25页 |
| ·声传感器 | 第24-25页 |
| ·电流传感器 | 第25页 |
| ·特征参数的选择 | 第25-27页 |
| ·切削声的特征参数选择 | 第25-26页 |
| ·切削力的间接测量 | 第26-27页 |
| ·系统总体方案设计 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于神经网络的多传感器信息融合方法的研究 | 第30-36页 |
| ·信息融合技术 | 第30页 |
| ·基于神经网络的多传感器信息融合方法 | 第30-35页 |
| ·神经元 | 第31-32页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第32-33页 |
| ·BP 神经网络 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 实验设计与数据分析 | 第36-44页 |
| ·铣削实验与实验数据的预处理 | 第36-38页 |
| ·基于 BP 神经网络的刀具磨损监测 | 第38-42页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络的训练 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 刀具磨损监测系统的硬件设计 | 第44-52页 |
| ·硬件总体结构 | 第44页 |
| ·处理器的选择 | 第44-45页 |
| ·采集切削声信号的电路设计 | 第45页 |
| ·电流信号采集电路设计 | 第45-46页 |
| ·其他模块 | 第46-50页 |
| ·电源模块 | 第46-47页 |
| ·复位模块 | 第47页 |
| ·JTAG 模块 | 第47页 |
| ·串口模块 | 第47-48页 |
| ·LCD 显示模块的设计 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第六章 软件平台的构建及设计 | 第52-60页 |
| ·LCD 应用程序与驱动程序 | 第53-54页 |
| ·软件层之间的关系 | 第53-54页 |
| ·LCD 驱动程序架构 | 第54页 |
| ·Qt 概述 | 第54-55页 |
| ·基于 Qt/Embedded 的 GUI 设计 | 第55-57页 |
| ·Qt/Embedded 程序的移植 | 第57-59页 |
| ·交叉编译 | 第57页 |
| ·移植目标程序 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·创新点 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 附录 1 | 第68-70页 |
| 附录 2 刀具磨损监测系统部分显示程序 | 第70-75页 |