小波分析与神经网络在刀具故障诊断中的应用



小波分析与神经网络在刀具故障诊断中的应用

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小波分析与神经网络在刀具故障诊断中的应用

论文目录
中文摘要	第1-3 页
英文摘要	第3-9 页
1 绪论	第9-21 页
· 故障诊断综述	第9-11 页
· 小波分析与神经网络	第11-15 页
· 松散型小波神经网络	第12 页
· 小波网络	第12-13 页
· 小波神经网络的研究现状和发展历史	第13-15 页
· 小波神经网络在刀具故障诊断中的应用现状	第15-19 页
· 刀具磨损状态监测的意义及研究现状	第15-17 页
· 小波变换在故障诊断中的应用现状	第17-18 页
· 小波神经网络在刀具故障诊断中的应用	第18-19 页
· 本文研究概述	第19-21 页
2 小波分析提取刀具状态特征	第21-35 页
· 小波分析的理论基础	第21-31 页
· 傅里叶(Fourier)分析与小波(Wavelet)分析的比较	第21-23 页
· 小波基于正弦基的特点比较	第23-24 页
· 小波变换	第24-27 页
· 多分辨率分析	第27-29 页
· 马拉算法(Mallat)	第29-31 页
· 小波基波选择的标准	第31-32 页
· 小波分析提取刀具状态的特征	第32-35 页
· 刀具状态监测信号的提取	第32-33 页
· 声发射原理	第33 页
· 小波分析提取刀具AE信号的特征	第33-35 页
3 基于神经网络的刀具故障诊断	第35-53 页
· 神经网络概述	第35-41 页
· 人工神经网络产生的背景	第35-36 页
· 神经网络的发展过程	第36-38 页
· 神经网络的分类	第38-39 页
· 神经网络的应用现状	第39-40 页
· 人工神经网络的特点	第40-41 页
· BP神经网络	第41-48 页
· BP网络的模型与结构	第41-42 页
· BP网络学习算法	第42-48 页
· RBF网络	第48-51 页
· RBF网络的结构	第48-50 页
· RBF网络学习过程	第50-51 页
· 神经网络的学习规则	第51-53 页
4 基于松散型小波神经网络的刀具故障诊断	第53-76 页
· 切削状态的试验数据采集	第53-54 页
· 小波变换提取刀具信号的特征量	第54-61 页
· 神经网络进行模式识别	第61-76 页
· 基于BP网络的刀具故障诊断	第61-73 页
· 基于RBF网络的刀具故障网络诊断	第73-74 页
· BP，RBF网络在刀具故障诊断的比较	第74-76 页
5 总结与展望	第76-78 页
参考文献	第78-83 页
攻读硕士学位期间研究成果	第83-85 页
致谢	第85 页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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