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钻削刀具状态监测技术的研究
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钻削刀具状态监测技术的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第14-22页
　　　　1.1 研究背景与意义第14-15页
　　　　1.2 刀具状态监测的关键技术及国内外研究现状第15-21页
　　　　　　　　1.2.1 信号采集第18-19页
　　　　　　　　1.2.2 特征提取第19-20页
　　　　　　　　1.2.3 状态识别第20-21页
　　　　1.3 本文主要研究内容第21-22页
第二章 钻削刀具磨损状态实验系统的建立第22-33页
　　　　2.1 钻削刀具的磨损第22-24页
　　　　　　　　2.1.1 钻削刀具的磨损形态分析第22-23页
　　　　　　　　2.1.2 钻削刀具的磨损机理第23页
　　　　　　　　2.1.3 钻削刀具的磨损过程分析第23-24页
　　　　2.2 钻削过程刀具状态监测信号的选择第24-26页
　　　　　　　　2.2.1 钻削加工过程的特点分析第24-25页
　　　　　　　　2.2.2 钻削刀具状态监测信号的选择第25-26页
　　　　2.3 钻削刀具磨损状态监测实验系统设计第26-31页
　　　　　　　　2.3.1 钻削刀具磨损实验设备第26-29页
　　　　　　　　2.3.2 钻削刀具磨损状态监测实验的设计与分析第29-31页
　　　　2.4 本章小结第31-33页
第三章 钻削监测信号的信号处理与特征提取第33-57页
　　　　3.1 钻削监测信号的小波降噪第33-40页
　　　　　　　　3.1.1 小波变换理论分析第33-34页
　　　　　　　　3.1.2 小波阈值降噪方法的研究第34-35页
　　　　　　　　3.1.3 小波阈值降噪的参数选择分析第35-36页
　　　　　　　　3.1.4 钻削监测信号的小波降噪第36-40页
　　　　3.2 钻削监测信号的时域与频域分析第40-49页
　　　　　　　　3.2.1 时域与频域分析方法第40-42页
　　　　　　　　3.2.2 切削力信号的时域与频域特征分析第42-46页
　　　　　　　　3.2.3 振动信号的时域与频域特征分析第46-49页
　　　　3.3 钻削监测信号的谐波小波包分析第49-55页
　　　　　　　　3.3.1 谐波小波包分析方法第49-52页
　　　　　　　　3.3.2 切削力信号的谐波小波包分析第52-54页
　　　　　　　　3.3.3 振动信号的谐波小波包分析第51-55页
　　　　3.4 本章小结第55-57页
第四章 自适应粒子群优化LS-SVM的钻削刀具磨损状态识别第57-70页
　　　　4.1 最小二乘支持向量机第57-59页
　　　　4.2 自适应粒子群优化算法分析第59-63页
　　　　　　　　4.2.1 粒子群优化算法原理第59-61页
　　　　　　　　4.2.2 粒子群优化算法的参数分析第61-62页
　　　　　　　　4.2.3 自适应粒子群优化算法第62-63页
　　　　4.3 自适应粒子群优化算法的最小二乘支持向量机第63-64页
　　　　4.4 自适应粒子群优化LS-SVM的钻削刀具磨损状态识别模型第64-69页
　　　　　　　　4.4.1 训练样本制备第64-65页
　　　　　　　　4.4.2 模型参数优化第65-67页
　　　　　　　　4.4.3 模型训练与验证第67-69页
　　　　4.5 本章小结第69-70页
第五章 总结与展望第70-72页
　　　　5.1 工作总结第70-71页
　　　　5.2 展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。
 
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