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本书系统地介绍了制造中常用的信号分析及处理方法和当前常用的智能技术。通过应用实例展现上述理论方法在监控系统中所获取的新方法和新成果。
目录
- 序一
序二
第一章引论
§1.1先进制造中的监控技术
1.1.1先进制造技术
1.1.2先进制造中的监控技术
§1.2智能监控技术
1.2.1计算智能与制造智能
1.2.2监控系统的一般概述
1.2.3智能监控技术
§1.3加工过程智能监控关键性技术
1.3.1智能传感器技术
1.3.2信号处理技术
1.3.3智能学习决策技术
§1.4加工过程状态智能监控的主要内容及发展
1.4.1智能监控技术的主要内容
1.4.2智能监控技术的发展
第二章信号处理技术
§2.1时间序列分析方法
2.1.1时间序列分析概述
2.1.2时间序列分析的数学基础
2.1.3AR模型
2.1.4AR模型参数估计
2.1.5AR模型频谱分析
§2.2小波分析技术
2.2.1信号时频分析方法
2.2.2短时傅里叶变换(STFT)
2.2.3小波分析
2.2.4正交小波分析
2.2.5小波包原理
2.2.6基于小波包的信号特征提取
第三章模糊技术
§3.1模糊数学基本理论
3.1.1模糊集合论的哲学基础
3.1.2模糊集合的基本概念
§3.2模糊模式识别
3.2.1模式识别综述
3.2.2何谓模糊模式识别
3.2.3几个重要概念
3.2.4模糊模式识别方法
§3.3模糊聚类分析
3.3.1模糊等价矩阵动态聚类分析法
3.3.2模糊ISODATA聚类分析法
第四章神经网络技术
§4.1神经网络
4.1.1神经网络的基本特征
4.1.2BP算法
§4.2模糊神经网络
4.2.1模糊系统与神经网络关系
4.2.2模糊系统与神经网络融合方式
4.2.3模糊神经网络模型
第五章加工过程中刀具状态监控
§5.1刀具状态监控主要方法
§5.2基于时序分析刀具破损检测
§5.3基于小汉分析刀具破损检测
5.3.1电流信号小波分析
5.3.2刀具破损检测系统的研制
§5.4基于电流信号刀具磨损状态识别
5.4.1钻头磨损状态识别
5.4.2镗刀磨损状态识别
§5.5基于模糊神经网络刀具磨损状态识别
5.5.1声发射信号分析
5.5.2基于模糊神经网络的刀具磨损状态识别
§5.6刀具磨损状态智能综合识别
5.6.1扩展泰勒公式及刀具磨损状态估计
5.6.2刀具磨损状态智能识别
附录Ⅰ镗削实验数据
附录Ⅱ常用智能软件程序
1.AR模型
2.离散小波变换
3.连续小波变换
4.小波包变换
5.模糊ISODATA聚类分析
6.模糊神经网络
参考文献
京公网安备 11010102004214号