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车削颤振的实时辨识与在线抑制系统研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-27页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 课题背景第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-22页
        1.3.1 颤振检测第13-16页
        1.3.2 颤振频率估计第16-18页
        1.3.3 颤振抑制第18-21页
        1.3.4 颤振在线检测与抑制系统第21-22页
    1.4 问题提出与本文研究内容第22-27页
        1.4.1 问题提出第22-24页
        1.4.2 研究内容第24-27页
第二章 颤振孕育状态下的实时辨识第27-51页
    2.1 引言第27页
    2.2 小波理论基础第27-30页
    2.3 小波包矩阵第30-34页
    2.4 加权小波包熵及最优权值存在性分析第34-38页
        2.4.1 加权小波包熵计算过程第34-37页
        2.4.2 最优权值的存在性分析第37-38页
    2.5 基于极值理论的阈值确定第38-41页
    2.6 颤振辨识实验研究第41-48页
        2.6.1 实验平台第42-43页
        2.6.2 加权小波包熵颤振辨识的实施过程第43-46页
        2.6.3 实验一:最优权值的获取第46-47页
        2.6.4 实验二:最优权值的验证第47-48页
    2.7 本章小结第48-51页
第三章 颤振频率的高精度实时估计第51-81页
    3.1 基于尺度因子的频率估计算法第51-67页
        3.1.1 算法推导第51-56页
        3.1.2 理论方差第56-61页
        3.1.3 仿真结果第61-67页
    3.2 切换式频率估计算法第67-77页
        3.2.1 算法推导第68-72页
        3.2.2 理论误差第72-73页
        3.2.3 仿真结果第73-77页
    3.3 颤振频率估计实验第77-78页
    3.4 本章小结第78-81页
第四章 基于参数扰动的颤振抑制分析第81-107页
    4.1 基于过程参数扰动的颤振抑制模型第81-85页
        4.1.1 车削过程的再生颤振模型第81-83页
        4.1.2 刚度扰动模型第83页
        4.1.3 主轴转速扰动模型第83-85页
    4.2 基于拉格朗日插值的高阶全离散方法第85-98页
        4.2.1 推导过程第85-89页
        4.2.2 性能分析第89-95页
        4.2.3 比较与讨论第95-98页
    4.3 过程参数扰动的颤振抑制性能分析第98-104页
        4.3.1 刚度扰动参数分析第98-101页
        4.3.2 主轴转速扰动参数分析第101-104页
    4.4 本章小结第104-107页
第五章 颤振实时辨识与在线抑制系统第107-125页
    5.1 系统组成与框架第107-113页
        5.1.1 颤振实时辨识模块第107-109页
        5.1.2 颤振频率估计模块第109-111页
        5.1.3 颤振在线抑制模块第111-112页
        5.1.4 整体系统框架第112-113页
    5.2 西门子数控系统二次开发第113-120页
        5.2.1 开发需求第113-114页
        5.2.2 实时改变R参数第114-117页
        5.2.3 同步动作第117-120页
    5.3 实验验证第120-123页
        5.3.1 实验平台第120-121页
        5.3.2 实验设计第121页
        5.3.3 实验结果第121-123页
    5.4 本章小结第123-125页
第六章 总结与展望第125-129页
    6.1 全文总结第125-126页
    6.2 创新点第126-127页
    6.3 研究展望第127-129页
参考文献第129-147页
致谢第147-149页
攻读学位期间发表的学术论文第149-151页
攻读学位期间申请的专利第151-153页
攻读学位期间所获奖励或荣誉第153-154页

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