基于EEMD和支持向量机的刀具状态监测方法研究

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基于EEMD和支持向量机的刀具状态监测方法研究

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基于EEMD和支持向量机的刀具状态监测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-16页
· 刀具磨损状态监测研究意义及国内外现状	第10-14页
· 刀具磨损状态监测研究意义	第10-12页
· 刀具磨损状态监测研究现状	第12-14页
· 本课题的主要研究内容	第14-16页
第2章刀具磨损机理以及监测试验平台介绍	第16-23页
· 刀具损坏机理	第16-20页
· 刀具磨损及标准	第16-19页
· 刀具破损	第19-20页
· 刀具磨损信号采集系统	第20-22页
· 采集系统的构成	第20-21页
· 采集条件确定	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章基于EEMD方法的刀具特征值抽取	第23-40页
· EMD的基本概念及原理	第23-28页
· 基本概念	第23-25页
· 经验模态分解过程	第25-27页
· 停止准则	第27页
· 经验模态分解方法存在的问题	第27-28页
· EEMD的基本概念及原理	第28-30页
· EEMD的发展及应用	第28-29页
· EEMD分解原理	第29-30页
· 抽取基于EEMD的刀具磨损特征值	第30-39页
· 数据预处理	第31-32页
· EEMD分解时参数设置	第32-33页
· 特征值抽取	第33-38页
· 特征值归一化	第38-39页
· 本章小结	第39-40页
第4章基于支持向量机的刀具磨损状态识别	第40-51页
· 统计知识基础	第40-42页
· VC维	第40页
· 推广性的界	第40-41页
· 结构风险最小化	第41-42页
· 支持向量机基本理论	第42-46页
· 支持向量机分类器思想	第42-43页
· 最优超平面与广义最优超平面	第43-44页
· 多分类支持向量机原理	第44-45页
· 核函数选择	第45-46页
· 基于支持向量机的刀具磨损状态识别	第46-50页
· 基于支持向量机的模式识别	第46-47页
· 基于神经网络的模式识别(BP、RBF)	第47-49页
· 基于支持向量机与神经网络模式识别的对比	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
第5章工作总结与展望	第51-53页
· 本文工作总结	第51页
· 工作展望	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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