基于多传感器信息融合的刀具磨损状态监测方法研究



基于多传感器信息融合的刀具磨损状态监测方法研究

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基于多传感器信息融合的刀具磨损状态监测方法研究

论文目录
摘要	第1-10页
Abstract	第10-13页
第1章绪论	第13-30页
1.1 刀具状态监测研究的背景及意义	第13-14页
1.2 国内外刀具状态监测技术研究的现状	第14-26页
1.2.1 监测方法	第14-19页
1.2.2 特征提取方法	第19-21页
1.2.3 特征优化方法	第21-22页
1.2.4 决策方法	第22-24页
1.2.5 多传感器信息融合技术	第24-25页
1.2.6 实用化研究	第25-26页
1.3 刀具磨损监测技术的难点及有待解决的问题	第26-28页
1.4 本文的主要研究内容与章节安排	第28-30页
第2章刀具磨损状态监测实验设计	第30-40页
2.1 刀具磨损相关理论的研究与监测指标的确定	第30-34页
2.1.1 刀具磨损形态	第30-31页
2.1.2 刀具磨损过程	第31-32页
2.1.3 刀具磨钝标准及磨损量区间的设定	第32-33页
2.1.4 影响刀具寿命的因素及正交实验设计	第33-34页
2.2 实验系统设计	第34-37页
2.2.1 监测信号的选择	第34-35页
2.2.2 实验系统的搭建	第35-37页
2.3 实验数据采集方法设计	第37-39页
2.4 本章小结	第39-40页
第3章信号特征提取方法研究	第40-70页
3.1 AE信号特征提取	第40-55页
3.1.1 小波变换理论	第41-45页
3.1.2 基于小波包变换的信号滤波	第45-49页
3.1.3 分形理论与广义分形维数	第49-52页
3.1.4 改进的盒计数法与广义分形维数特征提取	第52-55页
3.2 切削声信号特征提取	第55-63页
3.2.1 Hilbert-Huang变换理论	第56-58页
3.2.2 基于EMD的信号滤波与特征提取	第58-61页
3.2.3 Hilbert边际能量特征提取	第61-63页
3.3 主轴电机电流信号特征提取	第63-68页
3.3.1 小波包能量特征提取	第63-66页
3.3.2 小波包重构系数时频矩阵的奇异值特征提取	第66-68页
3.4 信号特征样本	第68-69页
3.5 本章小结	第69-70页
第4章刀具磨损状态的单一传感器信息监测方法	第70-100页
4.1 BP神经网络监测方法	第70-78页
4.1.1 BP神经网络	第70-73页
4.1.2 BP神经网络监测模型与监测效果	第73-78页
4.2 模糊神经网络监测方法	第78-84页
4.2.1 TS型模糊神经网络	第78-80页
4.2.2 模糊神经网络监测模型与监测效果	第80-84页
4.3 支持向量机监测方法	第84-93页
4.3.1 支持向量机	第84-90页
4.3.2 支持向量机监测模型与监测效果	第90-93页
4.4 BP神经网络、模糊神经网络与支持向量机监测效果对比	第93-96页
4.5 改进的实验数据采集方法效果验证	第96-99页
4.6 本章小结	第99-100页
第5章信号特征及支持向量机模型参数优化方法	第100-116页
5.1 遗传算法理论	第100-102页
5.1.1 基本遗传算法	第100-102页
5.1.2 多种群遗传算法	第102页
5.2 信号特征优化	第102-107页
5.3 支持向量机模型参数优化	第107-111页
5.4 优化效果	第111-115页
5.5 本章小结	第115-116页
第6章刀具磨损状态监测的多传感器信息特征层融合方法	第116-123页
6.1 特征层融合模型的搭建	第116页
6.2 信号特征与模型参数优化	第116-119页
6.3 监测效果	第119-120页
6.4 不同类型监测信号组合下的特征层融合	第120-122页
6.5 本章小结	第122-123页
第7章刀具磨损状态监测的多传感器信息决策层融合方法	第123-135页
7.1 决策层融合模型的搭建	第123-124页
7.2 决策层融合的实现方法	第124-125页
7.3 监测效果	第125-128页
7.4 不同类型监测信号组合下的决策层融合	第128-132页
7.5 基于决策层为FNN模型的刀具磨损量预测	第132-134页
7.6 本章小结	第134-135页
第8章结论与展望	第135-139页
8.1 研究总结	第135-136页
8.2 主要创新点	第136-138页
8.3 研究展望	第138-139页
参考文献	第139-148页
致谢	第148-149页
攻读博士学位期间发表的论文及科研情况	第149-150页
作者简介	第150页

本篇论文共150页，点击这进入下载页面。

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