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基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究

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基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第1章 绪论第13-27页
  · 选题背景第13-14页
  · 刀具磨损状态监测研究现状第14-17页
    · 概述第14-15页
    · 国外刀具磨损状态监测技术研究现状第15-16页
    · 国内刀具磨损状态监测研究现状第16-17页
  · 智能故障诊断技术研究现状第17-18页
  · 特征提取方法研究现状第18-21页
    · 时域特征提取方法概述第18-19页
    · 频域特征提取方法概述第19页
    · 时频域特征提取方法概述第19-20页
    · 分形维数特征提取方法概述第20-21页
  · 特征筛选研究概况第21-22页
    · 特征选择第21-22页
    · 特征提取第22页
  · 人工神经网络研究现状第22-23页
  · 支持向量机研究现状第23-24页
  · 信息融合技术研究现状第24-25页
  · 论文的结构和内容第25-26页
  · 本章小结第26-27页
第2章 刀具磨损现象研究第27-37页
  · 切削过程中的磨损区域第27-28页
  · 刀具磨损和寿命第28-31页
    · 刀具磨损原因第28-29页
    · 刀具磨损方式第29页
    · 刀具磨损形式第29-30页
    · 刀具磨损过程与钝化标准第30-31页
  · 实验监测信号确立第31-32页
  · 刀具磨损状态监测实验系统第32-36页
    · 车削钛合金实验第32-33页
    · 铣削加工实验第33-36页
  · 本章小结第36-37页
第3章 小波阈值及单参对数基阈值滤波预处理第37-50页
  · 小波包阀值滤波基本原理第37-42页
    · 小波包分解基本理论第37-40页
    · 小波包消噪滤波处理步骤第40-41页
    · 经典软阈值滤波算法第41页
    · 经典硬阈值滤波算法第41-42页
  · 单参数对数基小波包阈值函数第42-45页
  · 单参对数基小波包阈值滤波在刀具磨损状态监测中的应用第45-49页
    · 车削加工中的单参数对数基小波阈值滤波实验第45-47页
    · 铣加工中的单参数对数基小波阈值滤波实验第47-49页
  · 本章小结第49-50页
第4章 刀具磨损状态监测的特征提取研究第50-68页
  · 概述第50-51页
  · 时域特征提取第51-52页
  · 频域特征提取第52-53页
  · 时频域特征抽取新方法——小波包子带能量变换特征第53-59页
    · 概述第53-54页
    · 小波包能量特征第54-55页
    · 小波包子带能量变换特征提取第55-56页
    · 小波包子带能量统计特征优劣性分析第56-59页
  · 分形维数特征提取第59-67页
    · 分形理论第59-60页
    · 分形测度及维数D第60-62页
    · 分形盒维数及其定义第62页
    · 分形盒维数在刀具磨损状态监测信号特征提取中的应用第62-67页
  · 本章小结第67-68页
第5章 特征空间降维第68-85页
  · 特征筛选研究历史及现状第68页
  · PCA主元量分析第68-83页
    · PCA主元量分析概念及特点第69-76页
    · PPCA在刀具磨损状态特征筛选中的应用第76-83页
    · PPCA应用于特征降维的一些结论第83页
  · 本章小结第83-85页
第6章 刀具磨损故障诊断中的智能识别模型第85-113页
  · 人工神经网络第85-101页
    · 几种经典神经网络模型第85-89页
    · 人工神经网络在刀具磨损故障诊断中的应用第89-97页
    · 新型集成神经网络在刀具全寿命磨损状态识别中的应用第97-101页
  · 支撑向量机第101-112页
    · 支持向量机的基础——统计学习算法第101-103页
    · 支持向量机分类问题第103-109页
    · 支持向量机在刀具磨损故障识别中的应用第109-112页
  · 本章小结第112-113页
第7章 多模型决策级融合技术第113-126页
  · 信息融合技术第113-114页
  · 新型多模型决策级融合算法第114-118页
    · 决策融合算法及改进的模型信度获取方法第114-117页
    · 权可修正多模型决策融合算法第117-118页
  · 多模型决策级融合刀具磨损状态识别实验第118-121页
    · 实验系统第118页
    · 实验结论第118-121页
  · 多模型决策级融合刀具全寿命周期磨损状态识别及预测第121-124页
    · 实验系统第121页
    · 实验结论第121-124页
  · 本章小结第124-126页
总结与展望第126-128页
致谢第128-129页
参考文献第129-137页
攻读博士学位期间发表的论文第137-138 页

本篇论文共138页,点击这进入下载页面
 
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