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小波神经网络的数控机床关键部件故障诊断

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摘要6-7

  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-17
  • 1.1 数控机床故障诊断的意义及内容11-13
  • 1.1.1 数控机床故障诊断的意义11-12
  • 1.1.2 数控机床故障诊断的指标12
  • 1.1.3 数控机床故障诊断的主要内容12-13
  • 1.2 数控机床及关键部件故障诊断技术的发展13-16
  • 1.2.1 数控机床的产生与发展13-14
  • 1.2.2 数控机床故障诊断技术的产生与发展14-15
  • 1.2.3 滚珠丝杠故障诊断的发展及现状15-16
  • 1.3 本论文的课题背景与研究内容16-17
  • 第2章 数控机床关键部件故障介绍17-28
  • 2.1 数控机床的传动系统机械结构17-21
  • 2.1.1 数控机床主传动系统17-18
  • 2.1.2 数控机床进给传动系统18
  • 2.1.3 滚珠丝杠螺母副18-21
  • 2.2 数控机床故障介绍21-22
  • 2.3 滚珠丝杠螺母副故障22
  • 2.4 实验装置介绍22-28
  • 2.4.1 数控机床介绍22-24
  • 2.4.2 传感器选择及安装24-26
  • 2.4.3 数据采集卡选择26-28
  • 第3章 信号分析与特征提取28-55
  • 3.1 数据说明28
  • 3.2 信号预处理28-31
  • 3.2.1 数据缩放28-30
  • 3.2.2 剔除异常数据30
  • 3.2.3 零均值化处理30-31
  • 3.3 幅域分析与幅域特征31-35
  • 3.3.1 有量纲幅域特征值31-32
  • 3.3.2 无量纲幅域特征值32-33
  • 3.3.3 提取幅域特征值33-35
  • 3.4 频域分析与频域特征35-40
  • 3.4.1 傅里叶分析35-36
  • 3.4.2 功率谱估计36-38
  • 3.4.3 频域特征值38-39
  • 3.4.4 提取频域特征值39-40
  • 3.5 小波包分析与小波包特征40-48
  • 3.5.1 从傅里叶分析到小波分析40
  • 3.5.2 小波变换40-42
  • 3.5.3 小波包分析42-48
  • 3.6 特征值处理48-49
  • 3.6.1 有效特征值选取48-49
  • 3.6.2 特征值归一化49
  • 3.7 特征值总结49-55
  • 第4章 BP神经网络及其模式识别55-62
  • 4.1 神经元55-56
  • 4.2 BP人工神经网络56-58
  • 4.3 BP神经网络的应用58-61
  • 4.3.1 BP网络设计58-59
  • 4.3.2 BP网络训练及识别59-61
  • 4.4 BP神经网络小结61-62
  • 第5章 小波神经网络及其模式识别62-76
  • 5.1 全局逼近神经网络和局部逼近神经网络62-63
  • 5.2 小波与神经网络的结合63-64
  • 5.3 小波神经网络的建立64-71
  • 5.3.1 小波神经网络的设计65-69
  • 5.3.2 小波神经网络搭建69-70
  • 5.3.3 小波神经网络仿真验证70-71
  • 5.4 小波神经网络在数控机床故障诊断中的应用71-74
  • 5.4.1 小波神经网络的训练71-74
  • 5.4.2 小波神经网络模式识别74
  • 5.5 小波神经网络小结74-76
  • 结论76-78
    (阅读次数:

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