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基于电弧信号特征分析的CO
2
焊接质量监控方法
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基于电弧信号特征分析的CO
2
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
本篇论文共
92
页,
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