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基于电弧信号特征分析的CO2焊接质量监控方法

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基于电弧信号特征分析的CO2焊接质量监控方法
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-4 页
目录第4-6 页
第一章 绪论第6-16 页
  · 问题的提出第6 页
  · 用于质量监控的电弧信号第6-9 页
    · 电弧电压及电流第6-7 页
    · 电弧声波第7-8 页
    · 电弧光第8 页
    · 焊丝干伸长第8-9 页
  · 信号分析方法概述第9-13 页
    · 时域分析方法第9-10 页
    · 频域分析方法第10-11 页
    · 时频分析方法第11-12 页
    · 统计分析方法第12-13 页
  · 模式识别及故障诊断方法第13-14 页
    · 统计识别法第13 页
    · 函数识别法第13 页
    · 逻辑识别法第13 页
    · 模糊识别法第13-14 页
    · 神经网络识别法第14 页
  · 本文的研究内容第14-16 页
第二章 CO_2焊电弧信号特征分析第16-50 页
  · 信号采集系统第16-17 页
    · 系统构成第16 页
    · 采样放大电路第16-17 页
  · 时域分析第17-21 页
    · 信号同步波形第17-19 页
    · 电弧声信号的相关性第19-21 页
    · 小结第21 页
  · 频域分析第21-29 页
    · 傅里叶谱第21-24 页
    · 功率密度谱第24-27 页
    · 相干函数第27-28 页
    · 小结第28-29 页
  · 时频分析第29-42 页
    · 短时傅里叶分析第29-32 页
    · 小波分析基础第32-35 页
    · 信号的小波降噪第35-36 页
    · 电弧信号的小波变换第36-38 页
    · 声波信号的频段能量第38-41 页
    · 小结第41-42 页
  · 统计分析第42-47 页
    · 评价焊接过程的常用统计参数第42-43 页
    · 时域统计第43-46 页
    · 频域统计第46-47 页
    · 小结第47 页
  · 本章小结第47-50 页
第三章 电弧声波产生机理及LPC模型第50-58 页
  · 电弧声波产生机理第50-52 页
    · 声学基础第50-51 页
    · 电弧声的产生动因第51-52 页
    · 电弧声的形成机理第52 页
  · 电弧声信号的LPC模型第52-56 页
    · 线性预测的基本原理第52-53 页
    · 线性预测方程的建立第53-54 页
    · 基于线性预测的电弧声信号参数模型第54-56 页
    · LPC谱估计第56 页
  · 本章小结第56-58 页
第四章 特征提取及神经网络模式识别第58-78 页
  · 特征提取第58-66 页
    · 特征提取的基本过程第58-59 页
    · 基于功率谱估计的特征提取第59-60 页
    · 基于小波包分析的特征提取第60-64 页
    · 基于统计分析的特征提取第64 页
    · 基于LPC模型的特征提取第64-66 页
  · 神经网络模式识别第66-77 页
    · 人工神经网络的基本概念第66-68 页
    · 线性神经网络基本原理及其算法实现第68-70 页
    · 误差反向传播网络基本原理及其算法实现第70-75 页
    · 自组织特征映射神经网络基本原理及其算法实现第75-77 页
  · 本章小结第77-78 页
第五章 结论第78-79 页
参考文献第79-83 页
附录第83-92 页
  致谢第83-84 页
  在学期间发表的论文及科研成果第84-92页

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