一、基于小波分析的振动攻丝动态切削力提取（论文文献综述）
伍鸣[1]（2020）在《基于功率与振动信号的刀具磨损状态智能监测方法研究》文中研究指明刀具磨损是切削过程不可避免的现象。刀具磨损必然会影响工件的表面质量和尺寸精度。刀具状态监测技术能够实时检测刀具的磨损状态,对提高加工质量与效率、保护机械设备、推动制造业向“智能制造”转型升级具有重要的意义。本文以切削加工过程中刀具磨损状态的识别为研究对象,分析不同磨损状态下硬质合金车刀的加工特点,建立基于功率和振动信号提取的监测特征与磨损状态间的映射关系。全文主要研究如下:（1）选择合适的信号处理方法,应用基于核主元分析的刀具磨损监测特征融合方法。切削过程中振动信号表现为非线性、非平稳,因此应当选择更适合处理此类信号的现代信号处理方法,如小波分析、希尔伯特黄变换、经验模态分解等。研究选用小波包分析联合集成经验模态分解方法对振动信号进行处理,分别从时域、频域、时频域提取监测特征,并利用核主元分析（KPCA）对原始高维特征进行特征降维,去除冗余信息以精简数据,便于后续监测模型的识别运算。基于功率信号应用最小二乘回归法提取的切向切削力系数与切向刃口力系数只受刀具磨损程度影响,在变切削参数的加工条件下,可作为刀具磨损状态识别的有效特征。研究结果表明,上述特征提取联合数据融合的方法能够很好地表达刀具磨损信息。（2）采用支持向量机（SVM）与粒子群优化算法（PSO）相结合的方法进行刀具磨损状态的识别。对比人工神经网络训练需要大量样本、学习算法收敛速度慢等缺点,本文选用支持向量机,结合粒子群算法优化监测模型参数。本文以硬质合金车刀磨损监测为例,验证了所构建的状态识别模型（KPCA+PSO-SVM）的有效性。实验结果表明,在小样本情况下,支持向量机方法表现出更优良的分类性能,对比其他一些分类算法,如BP、k-NN,模型具有更高的分类准确率。（3）基于刀具磨损状态识别模型,在Lab VIEW平台下,搭建刀具磨损状态在线监测软件。以实际生产应用为切入点,综合考虑监测系统的成本与监测可靠性和稳定性,开发出一套完整且实用性强的刀具磨损状态监测系统,系统的功能包括数据采集、存储与读取、信号分析、波形显示、刀具磨损状态识别与预警等功能。实验结果表明,系统能够稳定运行,具有优良的分类准确率。综上所述,本文针对刀具磨损监测问题,设计搭建了监测系统与监测方法,实现刀具磨损状态的智能识别与实时在线监测。本研究为实际工业环境下的刀具磨损状态监测提供了技术支持。
周长安[2]（2020）在《铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究》文中进行了进一步梳理基于理论和技术创新的智能制造信息化装备是新一代信息技术产业的优先发展方向。在切削加工领域,制造过程中刀具的磨损状态识别与更换依然依赖人工经验,缺乏科学、有效的理论、技术与装备支撑,严重制约了生产效率和产品质量的提升。基于传感器技术的刀具磨损状态在线监测技术可以有效地判断刀具的磨破损状态,充分发挥刀具的加工潜能,已逐渐得到了制造业的广泛重视并获得应用,被认为是实现自动化制造、无人化生产的重要支撑技术。本文以建立一套具备“感知-分析-决策”能力的集成化切削过程监测系统为目标,围绕切削过程智能感知装备与信号时频分析理论所涉及的科学问题,进行相关理论、方法与技术研究。针对传统的切削过程有线式振动信号采集系统信号衰减、安装不便、移植性差等问题,开发了面向铣削加工过程在线监测的旋转式测振刀柄系统,集成工业级三轴加速度传感器,开发信号采集与无线通讯模块、前置处理模块,实现铣削加工中三向振动信号的实时测量;借助于单点激励的锤击法模态实验和有限元模态分析技术,评估测振刀柄本体的动态特性;并开展铣削加工振动信号对比实验,测试了旋转式测振刀柄系统振动信号的采集性能。测试结果表明所开发的旋转式测振刀柄系统能够满足应用需求。针对切削过程各类传感器信号波形变化与刀具磨损状态间的密切关系,建立基于小波变换的奇异性分析理论,形成基于小波变换系数模极大值评估的信号降噪算法,实现对传感器信号波形细微变化的定量表征;通过建立考虑刀具磨损的三维切削力建模,明确最适合切削力信号奇异性评估的小波基函数;创建基于模极大值降噪评估的小波基选择方法,为切削振动、声音等信号中未知的奇异性种类提供了定性依据。基于研制的旋转式测振刀柄系统,搭建包含切削力、振动、声音等三种传感器的铣削加工实验平台,设计并开展整体立铣刀全寿命切削磨损实验;基于已建立的小波变换信号奇异性分析算法完成各类传感器信号的李氏指数定量计算,通过的关联机制;基于互信息特征选择算法对各类传感器信号的李氏指数统计特征完成特征样本集的筛选;基于支持向量机算法分别建立了切削力、振动和声音信号的刀具状态识别模型;为刀具磨损状态监测系统的建立奠定了坚实的数据基础。最后,基于旋转式测振刀柄系统搭建铣削刀具磨损状态在线监测系统的总体框架;测试和验证旋转式测振刀柄系统在多种加工条件和不同刀具磨损状态下的信号采集能力;利用振动信号HE指数统计特征值对刀具磨损状态转变的敏感性,优化振动信号刀具磨损状态监测模型;开发铣削过程在线监测上位机软件系统,并开展铣削过程刀具全寿命周期模拟实验,测试和验证所开发铣削刀具磨损状态在线监测系统的功能和刀具状态识别准确率。
孟玉培[3]（2020）在《铣削稳定性分析与主轴颤振识别方法研究》文中研究指明机械加工行业最重要的目标之一就是提高加工生产率和产品的质量,颤振是影响加工生产率和质量的限制因素之一。颤振造成的机床加工不稳定现象会导致生产率变低和产品质量下降,甚至造成工件、刀具或者机床损坏。对切削稳定性和颤振识别问题的研究,有助于促进我国切削加工制造业向高端制造发展。本文源于重庆市专项“汽车动力系统关键零部件加工数控机床增效技术开发与应用”（项目编号:cstc2017zdcy-zdzxX005）。本文以项目合作的国内某机床企业加工中心（KMC500S U）铣削系统为研究对象,通过稳定性分析,研究动力学参数对加工稳定性的影响规律,为加工前切削参数的选择提供了指导依据。同时采集铣削加工系统主轴振动信号,提取了主轴稳定-过渡-颤振三种状态的特征量,并对这三种状态进行状态识别研究。论文主要研究内容包括如下:（1）以颤振机理为基础,研究铣削系统的动力学模型,建立动力学微分方程,用频域法求解稳定域。利用模态试验锤击法,获取加工中心刀具系统固有频率ωn,振动系统的阻尼比ξ及模态刚度k。建立铣削系数辨识模型,通过DEFORM-3D铣削力仿真实验获得切向力系数Ktc和径向力系数Krc。（2）用MATLAB绘制铣削颤振系统的临界稳定性图,得到的稳定性图为加工参数的合理选择提供依据。同时研究了固有频率ωn、阻尼比ξ以及模态刚度k等参数对机床颤振稳定性的影响。（3）基于LabVIEW建立振动数据采集系统,采集加工中心主轴不同工况下的振动数据180组,通过小波软阈值降噪法对信号降噪。将降噪后的信号采用小波包能量信息熵法和双谱分析对角切片能量法提取信号的两个特征量。（4）利用特征值小波包能量信息熵、双谱分析对角切片能量值进行两特征融合,分别输入支持向量机（Support Vector Machine,SVM）训练后对主轴状态进行了识别。通过粒子群算法寻找最优惩罚因子C和核宽度参数σ以优化SVM分类效果,并将优化后的SVM模型识别方法仿真实现。
刘红岩[4]（2020）在《多传感器融合振动钻削磨损状态监测研究》文中提出CFRP/铝合金材料具有高比强度、耐摩擦、耐疲劳等优异性能,被广泛应用于航空航天、汽车行业以及轮船等领域。但是由于两种材料的硬度、强度不同,采用传统钻削加工方式对其进行制孔加工时,容易产生毛刺、撕裂、分层等缺陷,难以满足航空航天等特殊领域的高精度要求。轴向振动钻削是一种新型的脉冲式特种加工方法,具有改善切削性能,降低切削力,提高加工孔表面质量等优点。在制孔过程中,刀具的磨损状态直接影响生产效率、加工成本以及铰接孔的质量。钻削加工是在半封闭状态下进行的,制孔过程中无法直接观察和监测刀具的磨损状态,主要通过操作工人经验判断刀具磨损程度,制定换刀方案,但这种方法可靠性差且难以应用于自动化设备中。因此,研究刀具磨损状态监测技术有利于推动机床自动化和智能化的发展。本文以轴向振动钻削装置为试验平台,首先,搭建了多传感器融合的钻头磨损状态监测系统,以钻削力信号、声发射信号和振动信号作为监测信号,通过硬质合金刀具进行了CFRP/铝合金工件制孔过程的刀具磨损试验。其次,运用小波阈值法对钻削力、声发射以及振动信号进行了去噪处理,降低噪声的影响。然后,对去噪后的信号进行特征分析,基于时域分析法,计算出信号的均值、方差和均方根值;基于频域分析法,得到信号的频谱结构及功率随频率的分布情况;在时频域内,基于小波分解法对信号进行分析处理,提取了各频段的能量比系数。对比分析钻头在不同磨损状态下的特征值,选取与钻头磨损状态相关性强的特征值作为特征向量。最后,对比分析了BP神经网络与支持向量机在振动钻削钻头磨损状态监测中的应用效果。结果表明,两种方法均能有效识别钻头磨损状态,但支持向量机收敛速度快,识别精度高,更适合应用于振动钻削钻头磨损状态监测。本文通过多传感器融合技术构建的振动钻削钻头磨损状态监测系统对延长钻头使用寿命,提高加工孔表面质量具有重要意义。
密思佩[5]（2020）在《基于无监督学习的螺纹刀具在线状态监测》文中研究指明刀具状态在线监测可以提高刀具使用效率,预防因刀具崩刃、断刀而产生事故。目前该研究领域仍存在一些问题尚未解决:训练样本量不足、全生命周期数据获取成本高和模型对加工参数变化极度敏感等。本文为解决以上存在的问题,提出了以加工数据实时训练无监督模型进行监测的思想和概念,利用刀具实时切削的传感器信号作为训练样本,并采用一类支持向量机（One Class SVM）建立异常信号的监测模型,为了提高监测模型的精度,提出了改进一类支持向量机（One Class SVM）的改进思路,进而为刀具状态在线监测提供了一个新思路。其主要内容包括以下几个方面:1、多传感器融合技术,试验采集了刀具切削过程中主轴的功率信号和振动信号,采用时域、频域、时频域的信号分析手段,分别提取多个传感器信号的特征值,建立多维特征向量矩阵,并利用相关性分析技术进行筛选,结果表明通过采用多传感器融合技术,可弥补各信息之间的刀具状态表征缺陷,更好地监测刀具状态。2、有效信号截取方案,试验采用同一PLC信号触发的方式设置了功率信号和振动信号开始采集的同步性,并根据功率信号导数的特点和振动信号时域一致性的特点,建立了实时高效的有效信号截取算法,试验证明了所提出算法的有效性。3、建立基于改进的一类支持向量机（One Class SVM）的刀具状态在线监测模型,采用适用于小样本的支持向量机模型,建立了基于实时加工数据的One Class SVM网络模型,解决了模型通用性的问题,并通过将监测样本转换为训练样本,循环建模的方式提高了模型精度。
宗姝[6]（2019）在《振动钻削钻头状态监测技术研究》文中研究表明在加工过程中,刀具的状态直接影响着工件的加工质量,因此建立实时性强、可靠性高的钻头状态监测系统,对延长钻头的使用寿命,提高生产效率具有重要意义。本文首先建立了振动钻削钻头状态监测试验系统,利用声发射传感器和压电式力传感器对振动钻削过程中钻头不同磨损状态下的声发射信号和钻削力信号进行同步采集。受加工条件的影响,在实际的振动钻削加工过程中,传感器采集的信号中往往会夹杂着大量噪声,因此采用小波阈值去噪法对声发射信号和钻削力信号进行了去噪预处理,提高了信号的信噪比。接着对去噪后的声发射信号和钻削力信号进行分析处理,分别在时域内对信号进行了均值、方差和均方值的计算,在频域内对信号进行了功率谱分析,在时频域内对信号进行了小波分解,并提取了各频段的小波能量系数。根据钻头不同磨损状态下监测信号特征值的分析结果,选择声发射信号的均方根值、D1、D2、D3频段的小波能量系数,钻削力信号的均值、方差、D4、A5频段的小波能量系数共8个与钻头磨损状态相关度较高的特征值组成向量,作为BP神经网络的输入。最后建立了基于BP神经网络的振动钻削钻头状态识别模型,通过样本数据对模型的训练,建立了监测信号特征值与钻头磨损状态之间的对应关系,经样本测试结果表明,该模型对振动钻削钻头状态具有较好的识别效果。本文建立的振动钻削钻头状态监测系统对延长钻头的使用寿命和提高生产效率都具有实际意义。
黄志平[7]（2019）在《数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究》文中研究指明目前人工智能、机器人、物联网等技术的快速发展,推动着传统制造业朝智能化、自动化和数字化方向发展。刀具作为制造环节的重要工具,能否高效使用和管理对整个生产环节的效率和成本产生重要影响。现阶段刀具管理领域主要存在以下两方面问题:刀具寿命预测精度不高和管理集成度较低。本文基于数据驱动的方法建立了铣刀剩余使用寿命预测模型,并开发了刀具管理数据库系统,主要工作如下:（1）建立了基于轨迹相似性预测算法和支持向量回归机算法的集成寿命预测模型。前者根据历史信号特征量的变化规律预测刀具剩余使用寿命,后者根据有限的数据量实现最优解、提高模型预测精度,并利用差分进化算法解决了参数设置复杂的问题。（2）选定了多把刀具样本进行寿命预测试验研究。采集了铣削力信号并进行了时域、频域和小波分析,探究了信号特征量与刀具磨损量之间的变化关系,确定了信号的均方根值、能量等五个特征向量为集成预测模型的输入量。（3）对集成模型预测精度进行了试验验证,样本刀具稳定切削阶段的精度分别为88.5%、87.5%、90.5%。并同其他模型进行了对比,结果表明,本文提出的集成模型在刀具剩余使用寿命预测方面预测精度更优。（4）采用MATLAB开发平台和SQL Server 2008 R2数据库技术,开发了基于C/S架构的刀具管理数据库系统,集成了寿命管理、基本信息管理和采购管理等功能,能够读取切削力数据,预测刀具剩余使用寿命。
何志坚[8]（2018）在《蠕墨铸铁高效切削性能及刀具切削状态监测研究》文中进行了进一步梳理高效率、高精度切削加工是现代制造业自动化生产的主要特点,对工件的切削加工效率和刀具切削状态监测提出了更高的要求。随着对汽车燃油经济性及安全性要求的提高,具备优良力学性能、导热性能及铸造性能的蠕墨铸铁材料在汽车发动机、制动盘等零件上的应用越来越广泛。但蠕墨铸铁材料具有较高的强度和硬度,在高速切削加工中,切削温度较高,导致刀具磨损加快、工件表面质量难以控制,而较低的切削速度则难以提高加工效率。除此之外,刀具切削状态监测也是高效先进制造技术的关键技术之一,对保证高节拍生产、提高工件加工质量和效率、保护加工设备具有重要意义。目前,针对铝合金、钛合金等材料的高效切削加工研究比较多,但针对蠕墨铸铁高效加工的理论研究和技术应用较少,同时现有刀具切削状态智能监控技术存在模型复杂、计算量大、识别精度低等问题。针对蠕墨铸铁高效切削加工中存在的问题,本文从切削温度、切削力、表面质量及刀具磨损的角度对蠕墨铸铁材料高效切削性能进行研究,在此基础上,研制一种适应高速端面铣削的在线动平衡装置;以提高刀具切削状态在线监测效率和可靠性为目标,深入研究刀具磨损和切削颤振特征向量提取及模式识别问题,提出刀具磨损和切削颤振在线监测的新方法。主要研究工作如下:（1）对蠕墨铸铁高速铣削时的切削温度和温度场进行了深入的理论和实验研究。根据端面铣削特点,为减小切屑对红外测温干扰,设计了铣削温度红外测温方案,采用单因素切削试验研究切削参数对切削温度的影响规律,实验发现,随切削速度、进给量和切削深度的增加,铣削温度呈上升趋势,但切削速度的增加引起切削温度上升的幅度较大;针对蠕墨铸铁硬度高、脆性大的力学性能特点,研究高速切削本构模型建模方法,建立其三维铣削温度场仿真模型,并以温度测量实验为参照,验证本构模型的模拟精度,采用AdvantEdge FEM软件研究蠕墨铸铁高速铣削过程中刀具刃口温度场。研究表明:刀具上温度最高的部位在前刀面靠近刃口处,工件上的最高温度则产生在切屑与切削刃接触的根部区域,由于蠕墨铸铁材料较低的导热率,在刀具刃口处温度梯度和等效应力（Von Mises Stress）最大,并随着切削速度的上升而增加,导致刀具刃口在高速切削条件下粘结磨损和扩散磨损加剧。（2）通过系列铣削实验,从切削力、稳定性、表面质量等三方面研究蠕墨铸铁高速切削性能,优选刀具材料和结构参数,并对切削参数进行优化;建立工件表面粗糙度分析模型,在此基础上研究高速端面铣削条件下刀具不平衡量和动态切削力对工件表面粗糙度的影响规律;基于控制工程和动力学基本原理,从提高蠕墨铸铁铣削效率出发,研制在线动平衡装置。研究表明,从减小切削力和提高切削稳定性来看,采用60°主偏角的YBD152刀具能取得较好的效果,最佳的切削用量为切削速度180m/min280m/min,进给量0.05mm/z0.35mm/z之间,切削深度0.45mm1.25mm;在较高的切削速度下,刀具的动平衡精度对工件表面粗糙度和刀具寿命产生重要影响,基于这一特点,根据控制工程和动力学基本原理,研制一种适应高速铣削的在线动平衡装置,实验结果表明,该在线动平衡装置较好地改善了高速条件下铣削稳定性,提高了铣削效率。（3）针对高速切削刀具易磨损问题,设计蠕墨铸铁Rut450材料端面铣削刀具磨损实验,采集刀具磨损过程中声发射信号,根据声发射信号非线性、非平稳性特点,通过引入变分模态分解（VMD）对切削声发射信号进行处理,采用互信息法提取敏感本征模态分量并计算其关联维组成特征向量,该特征向量提取方法,通过对惩罚因子?和本征模态个数K进行优化,提高了刀具磨损特征向量的可靠性;在提取有效特征向量的基础上,针对刀具状态监测训练样本少、实时性要求高的特点,引入相关向量机（RVM）构建刀具磨损状态识别模型。实验表明,该监测方法能有效提取与刀具磨损关联性较大的特征信息,很好地解决了实验数据的小样本问题,提升了刀具磨损在线识别精度和实时性,为刀具磨损状态监测提供了新的解决办法。（4）针对蠕墨铸铁高速铣削颤振问题,设计蠕墨铸铁Rut450材料端面铣削颤振实验,以刀具切削振动信号作为监测对象,对信号进行总体局域均值分解（ELMD）处理,采用K-L散度的自适应选择算法选取主PF分量;基于颤振产生过程中切削振动信号信息量的变化规律,提出采用主PF分量的样本熵构建特征向量的方法,有效地将颤振产生所历经的稳定切削、颤振过渡和颤振切削三个阶段进行区分;将提取的特征向量结合改进的SVM分类器（Boosting-SVM）对切削颤振进行了识别。测试结果表明,提出的基于ELMD的样本熵及Boosting-SVM的刀具磨损状态监方法,能有效地识别稳定切削、颤振过渡和颤振切削状态,与支持向量机（SVM）、BP神经网络识别方法相比较,其识别精度和效率具有明显优势。
王辉[9]（2017）在《数控车削中的音频信号与刀具磨损的研究》文中进行了进一步梳理随着科技的不断发展为汽车行业与机械制造行业的突飞发展提供了契机,由于该产业的飞速发展,对各种产品的生产质量、生产效率、结构的复杂程度和性能都提出了更高的要求。数控车削中刀具磨损状态监测技术是智能制造技术的核心部分之一,通过研究分析在实际的车削过程中产生的声音信号来判断刀具的具体磨损情况,该方法可以实现实时且不用停机来测量刀具和工件表面的实际磨损情况下进行在线监测,对提高机械产品的加工质量和生产效率有决定性作用。智能制造技术是通过以下三方面来实现:一是通过通信和传感器设备进行机床加工的远程控制与检测数控加工的不同状态;二是通过监测刀具的磨损情况来进行加工参数与刀补的调节和刀具的换刀,从而保证产品加工质量和加工效率;三是通过自主采集刀具在不同磨损状态下的特征信号,并且将这些信号通过神经网络和多传感器技术进行融合处理,最终实现刀具磨损和破损情况的监测。本文的具体研究工作如下:（1）建立机床典型空载状态数据库。首先对空载状态下的速度信号进行分段,然后对速度信号进行分析,最后建立空载情况下的数据库系统。（2）建立音频信号和切削力信号的监测系统。首先分析不同监测方法的优缺点,且该种方法的适用情况,并分析国内与国外是如何通过这些方法进行刀具磨损的研究,根据各自的研究方法的分析与研究最终提出分析刀具在不同磨损阶段的声音信号来实现刀具磨损的状态监测。（3）设计刀具监测系统硬件和软件的总体方案。首先进行整体方案的设计,然后进行硬件的选型与安装,包括加工机床、刀具、加工材料、传感装置和数据采集卡的选型与安装,接着利用LABVIEW进行软件的设计,包括声音采集模块和分析模块的设计。（4）分析刀具磨损状态与切削音频信号和力信号的相关性。对于采集的实际切削加工的声音信号需要将其中存在的环境噪音剔除,这样可以保证分析的准确与实用性,将处理后的声音信号再进行时域和频域的分析,且对采集到的切削力进行X与Y方向上的均力分析,最终得出切削音频信号与切削力信号和刀具磨损的相关性。（5）提取与刀具磨损状态相关的特征向量。首先对处理后的音频信号进行小波变换分解处理,提取出音频信号的特征向量,然后将测力仪采集到的X与Y方向上的切削均力作为特征向量,最终实现音频信号和切削力信号特征向量的提取。（6）建立刀具磨损状态、音频信号和切削力信号综合情况下的数学模型。本文利用BP神经网络对提取到的特征向量进行融合处理,建立综合情况的数学模型,实现对刀具磨损状态的监测判别。
朱国奎[10]（2016）在《基于铣削声音信号分析的刀具状态监测研究》文中认为刀具磨损状态的实时监测作为自动化、智能化加工的关键技术,一直以来都是国内外研究的热点。在切削加工过程中,刀具的磨损状态直接影响着工件的精度和表面质量。因此,实现刀具磨损状态的实时监测对于提高产品质量、生产效率以及自动化水平意义重大。本文以铣削加工为研究对象,开展了以下研究工作:首先,本文介绍了铣削加工的特点,综述了刀具状态监测的国内外研究现状,分析了各种监测方法的优缺点。提出以铣削声音信号为主、力信号为辅的方案对铣刀的磨损状态进行实时监测,基于LabVIEW平台设计了铣削声音信号采集分析软件系统,搭建了刀具磨损状态监测系统,并进行铣削实验,完成刀具在不同磨损状态下的信号采集;其次,将机床空转噪声与正常加工时的铣削噪声进行时、频域对比,最终通过高通滤波的方式处理机床环境噪声的干扰。对滤波后的声音信号和力信号进行时、频域分析,得出信号特征与刀具磨损状态的相关性,并通过单因素实验,讨论铣削参数对声音和力信号的影响;然后,利用小波分析理论将信号分为八个频率段,研究刀具不同磨损状态下各频率段能量的变化情况,得到与刀具磨损状态最为相关的频率区间段,并提取不同频率段能量占总能量的百分比和铣削力信号X、Y方向的均值作为识别刀具磨损状态的特征值;最后,研究了模式识别及其常用方法,选择三层BP神经网络作为刀具磨损状态的识别分类器,对所有特征值进行归一化处理后,作为神经网络的输入向量,刀具的磨损状态作为输出向量。利用训练样本对神经网络进行训练,通过分析对比确立了最优的BP神经网络结构（8-9-3型）,利用测试样本对训练好的BP神经网络进行测试,并对神经网络的实际输出进行标准化处理,结果表明该BP神经网络可以准确识别刀具的磨损状态。本文通过理论分析和实验研究,成功建立了刀具磨损状态和铣削声音信号以及力信号之间的联系,实现了刀具磨损状态的非接触式测量,并对刀具的磨损状态进行准确地识别,为实际加工现场刀具磨损状态的监测提供了新的思路和方法。
二、基于小波分析的振动攻丝动态切削力提取（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于小波分析的振动攻丝动态切削力提取（论文提纲范文）
（1）基于功率与振动信号的刀具磨损状态智能监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义及来源 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 课题来源 |
| 1.2 刀具磨损机理 |
| 1.3 刀具磨损监测研究现状 |
| 1.3.1 监测信号的选择 |
| 1.3.2 监测特征的提取和选择 |
| 1.3.3 监测模型的选择 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文研究流程 |
| 1.4.3 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 刀具磨损状态监测的试验设计 |
| 2.1 监测信号的选择 |
| 2.1.1 振动信号 |
| 2.1.2 功率信号 |
| 2.2 试验台的搭建 |
| 2.3 试验参数设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 刀具磨损状态监测的信号处理与特征提取 |
| 3.1 基于功率信号的特征提取 |
| 3.1.1 切削力系数提取 |
| 3.1.2 实验结果验证 |
| 3.2 基于振动信号的特征提取 |
| 3.2.1 基于小波包与集成经验模态分解的振动信号分析 |
| 3.2.2 振动信号的特征提取 |
| 3.3 基于KPCA的特征降维 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于 PSO-SVM 模型的刀具磨损状态识别 |
| 4.1 支持向量机 |
| 4.2 粒子群优化算法 |
| 4.3 基于PSO-SVM模型的刀具磨损状态识别 |
| 4.4 数控车刀磨损状态识别在线监测软件 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（2）铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号及其单位 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 刀具磨损状态监测关键技术与研究现状 |
| 1.2.1 刀具磨损监测方法研究现状 |
| 1.2.2 基于人工智能算法的监测系统研究现状 |
| 1.3 基于传感器集成技术的智能刀柄系统研究现状 |
| 1.3.1 测力刀柄系统研究现状 |
| 1.3.2 测振、测温刀柄系统研究现状 |
| 1.4 信号处理技术 |
| 1.5 论文的提出、研究内容及总体框架 |
| 1.5.1 论文的提出 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 1.5.3 论文整体框架 |
| 第二章 面向铣削加工的旋转式测振刀柄系统开发与性能测试 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 旋转式测振刀柄总体设计 |
| 2.2.1 旋转式测振刀柄基本构成 |
| 2.2.2 旋转式测振刀柄设计要求 |
| 2.2.3 旋转式测振刀柄总体设计方案 |
| 2.3 振动传感器单元选型 |
| 2.4 振动信号采集与通讯系统设计 |
| 2.5 旋转式测振刀柄系统集成 |
| 2.6 旋转式测振刀柄系统动态特性分析与测试 |
| 2.6.1 旋转式测振刀柄有限元模态分析 |
| 2.6.2 旋转式测振刀柄系统单点激振试验 |
| 2.7 铣削实验振动信号对比分析 |
| 2.7.1 铣削信号对比实验设计 |
| 2.7.2 整个加工过程振动信号分析 |
| 2.8 小结 |
| 第三章 基于小波变换的信号奇异性分析理论与方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换的基本理论与方法 |
| 3.2.1 连续小波变换 |
| 3.2.2 离散小波变换 |
| 3.3 奇异性分析理论与李氏指数评估的 |
| 3.3.1 李氏指数的定义 |
| 3.3.2 小波变换奇异性分析理论 |
| 3.3.3 李氏指数评估算法 |
| 3.4 基于模极大值评估的信号降噪算法 |
| 3.5 面向各类传感器信号奇异性分析的小波基函数选择方法 |
| 3.5.1 信号奇异性的分类 |
| 3.5.2 基于考虑刀具磨损三维切削力数学建模的小波基选取 |
| 3.5.3 基于模极大值降噪评估的小波基选择方法 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 铣削过程传感器信号奇异性特性与刀具磨损状态的关联机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整体硬质合金立铣刀全寿命磨损实验研究 |
| 4.2.1 间接监测信号采集实验平台搭建 |
| 4.2.2 整体硬质合金立铣刀全寿命磨损实验设计 |
| 4.2.3 全寿命周期刀具磨损统计与状态划分 |
| 4.3 传感器信号奇异性特征与刀具磨损状态的关联机制 |
| 4.3.1 基于小波奇异性分析理论的HE指数计算方法 |
| 4.3.2 HE指数概率密度分布规律与刀具磨损状态的关联机制 |
| 4.3.3 HE指数的统计规律与刀具磨损状态的关系 |
| 4.4 基于特征选择算法的最优特征子集筛选 |
| 4.5 基于支持向量机的刀具磨损状态识别模型 |
| 4.5.1 支持向量机算法的基础理论 |
| 4.5.2 刀具磨损状态监测模型设计 |
| 4.5.3 基于SVM的刀具磨损状态监测模型训练与识别结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 铣削刀具磨损状态在线监测系统构建与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 铣削刀具磨损状态在线监测系统总体框架设计 |
| 5.3 旋转式测振刀柄系统的性能测试与验证 |
| 5.3.1 变加工条件下的铣削信号对比实验设计 |
| 5.3.2 切削过程振动信号统计信息对比分析 |
| 5.4 基于振动信号HE指数统计规律的TWCM模型优化 |
| 5.5 基于旋转式测振刀柄系统的铣削过程监测上位机系统 |
| 5.5.1 铣削过程监测上位机系统总体设计 |
| 5.5.2 铣削过程监测上位机系统功能模块设计 |
| 5.6 铣削刀具磨损状态在线监测系统模拟应用验证 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果及参加科研项目 |
| 致谢 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）铣削稳定性分析与主轴颤振识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 铣削稳定性研究现状 |
| 1.3.2 切削颤振特征提取现状 |
| 1.3.2.1 小波分析研究现状 |
| 1.3.2.2 高阶统计量研究现状 |
| 1.3.3 切削颤振状态识别方法研究现状 |
| 1.4 本文研究主要内容及框架 |
| 2 铣削系统动力学建模与动力学参数识别 |
| 2.1 铣削动力学模型 |
| 2.1.1 铣削颤振系统动力学模型 |
| 2.1.2 频域法求解稳定域 |
| 2.2 铣削仿真理论基础 |
| 2.3 基于DEFORM-3D铣削力仿真研究 |
| 2.3.1 铣削几何模型的建立 |
| 2.3.2 确定仿真参数 |
| 2.3.4 铣削仿真结果分析 |
| 2.4 铣削系统模态试验参数识别 |
| 2.4.1 模态分析定义和分类 |
| 2.4.2 试验模态分析 |
| 2.4.3 模态试验过程 |
| 2.4.4 模态试验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 铣削稳定性分析 |
| 3.1 稳定性叶瓣图绘制 |
| 3.2 变参数对稳定性的影响 |
| 3.2.1 刀具刚度对稳定性影响 |
| 3.2.2 固有频率对稳定性影响 |
| 3.2.3 阻尼比对稳定性影响 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于小波包和双谱分析的故障特征提取方法研究 |
| 4.1 铣削振动数据采集 |
| 4.1.1 实验装置 |
| 4.1.2 传感器布点 |
| 4.1.3 振动信号的采集 |
| 4.2 小波降噪 |
| 4.2.1 小波变换定义 |
| 4.2.2 小波降噪基本理论 |
| 4.2.3 小波降噪结果 |
| 4.3 基于小波包能量信息熵特征提取 |
| 4.3.1 小波包基本理论 |
| 4.3.1.1 小波包定义 |
| 4.3.1.2 小波包分解与重构 |
| 4.3.1.3 小波基的选择 |
| 4.3.2 信息熵基本理论 |
| 4.3.3 基于小波包能量信息熵特征提取 |
| 4.4 基于双谱分析特征提取 |
| 4.4.1 双谱分析基本理论 |
| 4.4.1.1 高阶谱理论 |
| 4.4.1.2 双谱分析性质与算法 |
| 4.4.2 基于双谱分析特征提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于支持向量机主轴状态识别方法研究 |
| 5.1 支持向量机基本理论 |
| 5.1.1 支持向量机分类 |
| 5.1.1.1 线性分类 |
| 5.1.1.2 非线性分类 |
| 5.1.2 核函数的选择 |
| 5.1.3 参数C&σ选择 |
| 5.2 基于支持向量机的主轴状态识别 |
| 5.2.1 基于小波包能量信息熵的主轴状态识别 |
| 5.2.2 基于双谱分析对角切片的主轴状态识别 |
| 5.2.3 基于双特征融合主轴状态识别 |
| 5.3 基于粒子群优化的支持向量机主轴状态识别 |
| 5.3.1 粒子群优化算法 |
| 5.3.2 主轴状态识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（4）多传感器融合振动钻削磨损状态监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 刀具状态监测技术概述 |
| 1.2.1 刀具状态监测技术的分类 |
| 1.2.2 刀具状态监测系统的组成 |
| 1.3 刀具状态监测技术的国内外研究现状 |
| 1.3.1 监测信号的选取 |
| 1.3.2 信号的特征分析 |
| 1.3.3 模式识别技术 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 轴向振动钻削机理及试验设计 |
| 2.1 轴向振动钻削机理 |
| 2.2 钻头磨损概述 |
| 2.2.1 钻头磨损形式 |
| 2.2.2 钻头磨损过程及划分基准 |
| 2.3 监测信号的确定 |
| 2.3.1 钻削力信号 |
| 2.3.2 声发射信号 |
| 2.3.3 振动信号 |
| 2.4 钻头磨损状态监测系统方案设计 |
| 2.4.1 监测系统的搭建 |
| 2.4.2 钻削试验设备 |
| 2.4.3 信号采集设备的选择 |
| 2.4.4 测量装置 |
| 2.5 监测试验方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 监测信号的去噪处理 |
| 3.1 小波变换分析方法 |
| 3.1.1 连续小波变换 |
| 3.1.2 离散小波变换 |
| 3.1.3 多分辨率小波变换 |
| 3.2 小波阈值去噪法 |
| 3.2.1 小波阈值去噪的原理 |
| 3.2.2 小波阈值去噪效果的评价指标 |
| 3.3 监测信号的小波阈值去噪 |
| 3.3.1 钻削力信号小波阈值去噪 |
| 3.3.2 声发射信号小波阈值去噪 |
| 3.3.3 振动信号小波阈值去噪 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 监测信号的特征分析 |
| 4.1 监测信号的时域特征分析 |
| 4.1.1 时域特征分析方法 |
| 4.1.2 钻削力信号的时域特征分析 |
| 4.1.3 声发射信号的时域特征分析 |
| 4.1.4 振动信号的时域特征分析 |
| 4.2 监测信号的频域特征分析 |
| 4.2.1 频域特征分析方法 |
| 4.2.2 钻削力信号的频域特征分析 |
| 4.2.3 声发射信号的频域特征分析 |
| 4.2.4 振动信号的频域特征分析 |
| 4.3 监测信号的时频域特征分析 |
| 4.3.1 小波能量系数分析方法 |
| 4.3.2 钻削力信号的小波分析 |
| 4.3.3 声发射信号的小波分析 |
| 4.3.4 振动信号的小波分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多传感器信号融合振动钻削钻头磨损状态识别 |
| 5.1 基于BP神经网络的钻头磨损状态识别 |
| 5.1.1 BP神经网络概述 |
| 5.1.2 结构参数设计 |
| 5.1.3 BP神经网络训练 |
| 5.1.4 识别结果 |
| 5.2 基于支持向量机的钻头磨损状态识别 |
| 5.2.1 支持向量机概述 |
| 5.2.2 结构参数设计 |
| 5.2.3 数据规划及处理 |
| 5.2.4 识别结果 |
| 5.3 BP神经网络与支持向量机的识别效果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论及创新点 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）基于无监督学习的螺纹刀具在线状态监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景与意义 |
| 1.2 刀具状态监测国内外研究现状 |
| 1.2.1 刀具磨损监测信号 |
| 1.2.2 信号处理及特征提取 |
| 1.2.3 刀具磨损监测模型概述 |
| 1.3 论文研究目的 |
| 1.4 本文主要内容和章节安排 |
| 第二章 基于 OneClass SVM 的螺纹刀具状态监测方法 |
| 2.1 刀具监测数据分析 |
| 2.1.1 工业大数据分析 |
| 2.1.2 主轴传感器数据分析 |
| 2.2 OneClass SVM的基本原理 |
| 2.2.1 支持向量分类机概述 |
| 2.2.2 OneClass SVM原理 |
| 2.3 基于OneClass SVM的螺纹刀具状态监测模型改进 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于发动机生产线缸盖螺纹加工工艺的刀具监测方案 |
| 3.1 发动机生产线缸盖攻丝工艺分析 |
| 3.2 基于振动、功率信号刀具磨损监测原理 |
| 3.2.1 螺纹加工刀具切削过程和磨损分析 |
| 3.2.2 螺纹加工中功率、振动信号分析 |
| 3.3 发动机缸盖螺纹刀具试验台搭建 |
| 3.3.1 试验材料和刀具 |
| 3.3.2 试验条件与试验方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 主轴功率、振动信号的处理和特征筛选 |
| 4.1 功率、振动信号预处理 |
| 4.1.1 功率信号预处理 |
| 4.1.2 振动信号预处理 |
| 4.2 功率、振动信号特征提取 |
| 4.2.1 功率信号特征提取 |
| 4.2.2 振动信号特征提取 |
| 4.3 刀具磨损特征相关性分析 |
| 4.3.1 刀具磨损曲线分析 |
| 4.3.2 功率、振动特征分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 螺纹刀具状态监测模型的应用 |
| 5.1 基于OneClass SVM网络的刀具磨损监测 |
| 5.2 模型精度验证 |
| 5.3 与BP网络对比分析 |
| 5.3.1 BP网络概述 |
| 5.3.2 BP网络模型与OneClass SVM模型对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读硕士学位期间已公开或申请的国家发明专利 |
（6）振动钻削钻头状态监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 刀具监测技术概述 |
| 1.2.1 刀具状态监测技术的分类 |
| 1.2.2 刀具状态监测系统的组成 |
| 1.3 国内外刀具监测技术的研究现状 |
| 1.3.1 监测信号的选择 |
| 1.3.2 信号的特征提取 |
| 1.3.3 状态识别技术 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 振动钻削钻头状态监测试验系统的建立 |
| 2.1 振动钻削原理 |
| 2.2 钻头磨损研究 |
| 2.2.1 钻头的磨损形式 |
| 2.2.2 钻头的磨损过程 |
| 2.3 监测信号的选择 |
| 2.3.1 声发射信号 |
| 2.3.2 钻削力信号 |
| 2.4 试验系统的建立 |
| 2.4.1 振动钻削装置 |
| 2.4.2 加工工件和刀具 |
| 2.4.3 信号采集系统 |
| 2.4.4 测量装置 |
| 2.5 试验方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 监测信号的小波阈值去噪处理 |
| 3.1 小波变换的基本理论 |
| 3.1.1 从傅里叶变换到小波变换 |
| 3.1.2 连续小波变换 |
| 3.1.3 离散小波变换 |
| 3.1.4 多分辨率分析 |
| 3.2 小波阈值去噪法 |
| 3.2.1 小波阈值去噪的原理 |
| 3.2.2 小波阈值去噪的参数选择 |
| 3.2.3 去噪效果的评价指标 |
| 3.3 监测信号的去噪 |
| 3.3.1 声发射信号的去噪 |
| 3.3.2 钻削力信号的去噪 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 监测信号的特征提取 |
| 4.1 监测信号的采集试验 |
| 4.2 信号的时域分析 |
| 4.2.1 时域分析方法 |
| 4.2.2 声发射信号的时域分析 |
| 4.2.3 钻削力信号的时域分析 |
| 4.3 信号的频域分析 |
| 4.3.1 频域分析方法 |
| 4.3.2 声发射信号的频域分析 |
| 4.3.3 钻削力信号的频域分析 |
| 4.4 信号的时频域分析 |
| 4.4.1 小波能量系数分析法 |
| 4.4.2 声发射信号的小波分析 |
| 4.4.3 钻削力信号的小波分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于人工神经网络的钻头磨损状态识别 |
| 5.1 人工神经网络的基本概述 |
| 5.1.1 人工神经元 |
| 5.1.2 人工神经网络的结构 |
| 5.2 BP神经网络 |
| 5.2.1 BP神经网络的结构 |
| 5.2.2 BP神经网络的学习算法 |
| 5.3 基于BP神经网络的钻头磨损状态识别 |
| 5.3.1 神经网络结构参数设计 |
| 5.3.2 神经网络的训练 |
| 5.3.3 网络识别结果测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（7）数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 刀具状态监测技术 |
| 1.2.2 刀具寿命预测算法 |
| 1.2.3 刀具管理技术 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 刀具寿命预测模型开发 |
| 2.1 剩余使用寿命阐述 |
| 2.2 数据驱动的预测方法分析 |
| 2.2.1 基于轨迹相似性算法的预测方法 |
| 2.2.2 基于统计回归算法的预测方法 |
| 2.3 刀具寿命集成预测模型建立 |
| 2.3.1 基于轨迹相似性算法的预测模型 |
| 2.3.2 基于支持向量回归机算法的预测模型 |
| 2.3.3 基于TSPB与 DE-SVR融合算法的集成预测模型 |
| 2.4 刀具寿命预测模型评价指标选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 预测模型性能试验验证 |
| 3.1 试验方案设计与信号预处理 |
| 3.1.1 试验方案设计 |
| 3.1.2 铣削力信号预处理方法 |
| 3.2 铣削力信号时域分析 |
| 3.2.1 时域特征参数选择 |
| 3.2.2 力信号均方根值与刀具磨损值关系探究 |
| 3.2.3 其他时域特征参数与刀具磨损值关系探究 |
| 3.3 铣削力信号频域分析 |
| 3.3.1 频域特征参数选择 |
| 3.3.2 力信号频谱分析 |
| 3.3.3 力信号互功率谱分析 |
| 3.3.4 力信号频域特征参数与刀具磨损值关系研究 |
| 3.4 铣削力信号小波分析 |
| 3.4.1 小波变换原理 |
| 3.4.2 力信号小波包分解与重构 |
| 3.4.3 力信号能量与刀具磨损值关系探究 |
| 3.5 铣削力信号特征量相关性研究与筛选 |
| 3.6 刀具寿命预测与模型性能评价 |
| 3.6.1 寿命预测模型训练 |
| 3.6.2 刀具寿命预测与结果评价 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 智能化刀具管理数据库系统开发 |
| 4.1 数据库系统开发关键技术解决方案 |
| 4.1.1 刀具编码准则与设计 |
| 4.1.2 刀具代码回收与升级 |
| 4.1.3 计算机辅助编码 |
| 4.1.4 刀具信息载体与识别 |
| 4.2 数据库系统总体目标 |
| 4.3 数据库开发平台与结构选择 |
| 4.4 数据库系统功能模块设计 |
| 4.4.1 刀具信息管理模块 |
| 4.4.2 采购管理模块 |
| 4.4.3 库存管理模块 |
| 4.4.4 借用管理模块 |
| 4.4.5 寿命管理模块 |
| 4.4.6 系统管理模块 |
| 4.5 数据库系统应用程序实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果 |
（8）蠕墨铸铁高效切削性能及刀具切削状态监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号列表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本课题研究的目的和意义 |
| 1.2 蠕墨铸铁高效切削加工及切削状态监测的研究现状 |
| 1.2.1 蠕墨铸铁高速切削加工性能 |
| 1.2.2 切削温度及仿真 |
| 1.2.3 表面粗糙度及切削稳定性 |
| 1.2.4 刀具磨损状态监测 |
| 1.2.5 切削颤振监测 |
| 1.3 存在的主要问题及研究方法 |
| 1.3.1 蠕墨铸铁高效切削存在的主要问题 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 |
| 第2章 蠕墨铸铁高速铣削温度及温度场仿真研究 |
| 2.1 高速端面铣削温度试验分析 |
| 2.1.1 切削温度常用测量方法 |
| 2.1.2 端面铣削红外测温方案设计 |
| 2.1.3 实验结果分析 |
| 2.2 蠕墨铸铁高速铣削温度场仿真建模 |
| 2.2.1 J-C本构方程参数拟合方法 |
| 2.2.2 实验设备及实验方案 |
| 2.2.3 基于力学实验和切削实验的材料J-C本构方程构建 |
| 2.2.4 端面铣削温度场仿真模型的建立 |
| 2.2.5 仿真模型验证 |
| 2.3 蠕墨铸铁铣削温度场分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 蠕墨铸铁高速铣削力、稳定性及表面质量研究 |
| 3.1 实验设备及方案 |
| 3.1.1 实验设备及检测仪器 |
| 3.1.2 试件制备 |
| 3.1.3 实验方案 |
| 3.2 不同刀具材料切削性能分析 |
| 3.3 蠕墨铸铁高速铣削力分析 |
| 3.3.1 切削参数对铣削力的影响 |
| 3.3.2 刀具主偏角对铣削力的影响分析 |
| 3.4 蠕墨铸铁端面铣削稳定性 |
| 3.4.1 切削参数对铣削振动的影响 |
| 3.4.2 刀具主偏角对铣削稳定性的影响 |
| 3.5 蠕墨铸铁高速铣削表面粗糙度研究 |
| 3.5.1 蠕墨铸铁铣削存在的表面质量问题 |
| 3.5.2 端面铣削表面粗糙度形成机理 |
| 3.5.3 蠕墨铸铁端面铣削表面粗糙度实验 |
| 3.6 端面铣削刀具在线动平衡装置设计 |
| 3.6.1 动平衡对切削振动的影响 |
| 3.6.2 高速铣削动平衡装置工作原理及结构设计 |
| 3.6.3 平衡液质量计算 |
| 3.6.4 带在线动平衡装置端面铣刀端面铣削实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 刀具磨损及磨损状态监测研究 |
| 4.1 蠕墨铸铁端面铣削刀具磨损实验 |
| 4.1.1 实验方案及监测仪器 |
| 4.1.2 刀具磨损状态的评判标准 |
| 4.1.3 刀具磨损状态信号的选择 |
| 4.1.4 刀具磨损实验结果分析 |
| 4.2 基于VMD的刀具磨损特征信息提取方法研究 |
| 4.2.1 非平稳信号特征信息提取方法 |
| 4.2.2 变分模态分解（VMD）算法流程及参数优化 |
| 4.2.3 基于VMD的刀具磨损敏感分量提取 |
| 4.3 基于相关向量机（RVM）的刀具磨损识别 |
| 4.3.1 相关向量机（RVM）模式识别技术及算法步骤 |
| 4.3.2 基于相关向量机（RVM）的刀具磨损状态识别 |
| 4.3.3 VMD-RVM、EMD-RVM和VMD-SVM刀具磨损监测方法比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 蠕墨铸铁铣削颤振监测方法研究 |
| 5.1 蠕墨铸铁端面铣削颤振实验 |
| 5.1.1 铣削颤振形成机理 |
| 5.1.2 蠕墨铸铁端面铣削颤振实验 |
| 5.1.3 实验结果分析 |
| 5.2 切削颤振在线监测相关理论研究 |
| 5.2.1 基于LMD及ELMD方法的仿真信号研究 |
| 5.2.2 K-L散度自适应法及样本熵 |
| 5.2.3 Boosting-SVM算法步骤 |
| 5.3 基于ELMD样本熵的端面铣削颤振特征信息提取 |
| 5.3.1 颤振信号ELMD处理及主PF分量计算 |
| 5.3.2 振动加速度主PF分量样本熵及特征向量提取 |
| 5.4 基于Boosting-SVM的切削颤振识别 |
| 5.5 总结 |
| 结论与展望 |
| 全文主要研究内容及结论 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目及获得的成果 |
（9）数控车削中的音频信号与刀具磨损的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 选题的意义 |
| 1.2 刀具状态监测技术的发展状况与监测方法 |
| 1.2.1 刀具状态监测技术的发展状况 |
| 1.2.2 刀具磨损状态监测方法概述 |
| 1.2.3 刀具磨损状态的监测技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 刀具磨损状态监测系统设计 |
| 2.1 刀具失效形式及磨钝标准 |
| 2.1.1 刀具磨损 |
| 2.1.2 刀具破损 |
| 2.1.3 刀具磨钝标准 |
| 2.2 刀具磨损监测系统总体方案设计 |
| 2.3 实验系统 |
| 2.3.1 硬件系统 |
| 2.3.2 软件系统 |
| 2.4 影响音频信号的因素 |
| 2.5 实验步骤 |
| 2.5.1 影响信号特征的实验 |
| 2.5.2 刀具磨损实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 刀具磨损与切削音频信号及力信号相关性研究 |
| 3.1 切削实验 |
| 3.1.1 实验方法 |
| 3.1.2 切削音频信号采集参数设置 |
| 3.1.3 切削力信号采集参数设置 |
| 3.2 基于切削中采集的音频信号磨损情况建立数据库 |
| 3.3 原始信号的降噪与分析处理 |
| 3.3.1 环境噪声的去除 |
| 3.3.2 时域分析方法 |
| 3.3.3 频域分析方法 |
| 3.4 刀具磨损与切削音频信号的相关分析 |
| 3.4.1 刀具磨损对切削音频信号的影响 |
| 3.4.2 切削参数对切削音频信号的影响 |
| 3.5 刀具磨损与切削力信号的相关分析 |
| 3.5.1 刀具磨损对切削力信号的影响 |
| 3.5.2 切削参数对切削力信号的影响 |
| 3.6 车削过程中的爬行现象的相关性分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于小波分析刀具磨损特征信号研究 |
| 4.1 常见时频分析方法 |
| 4.1.1 短时傅里叶变换 |
| 4.1.2 Wigner-Ville分布变换 |
| 4.2 小波变换的基本原理 |
| 4.2.1 小波变换 |
| 4.2.2 连续小波变换 |
| 4.2.3 离散小波变换 |
| 4.2.4 二进小波变换 |
| 4.2.5 多分辨率分析 |
| 4.2.6 小波包分解 |
| 4.3 基于小波分解的车削声音信号特征提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于神经网络的刀具磨损状态识别 |
| 5.1 模式识别及其常用方法 |
| 5.2 人工神经网络概述 |
| 5.2.1 神经元模型 |
| 5.2.2 BP神经网络结构和算法 |
| 5.3 BP神经网络结构参数设计 |
| 5.3.1 网络参数的确定 |
| 5.3.2 输入层和输出层节点数设计 |
| 5.3.3 隐含层神经元数的确定 |
| 5.3.4 激活函数的确定 |
| 5.3.5 权值的初始设置 |
| 5.4 刀具磨损状态识别 |
| 5.4.1 构造神经网络训练样本 |
| 5.4.2 刀具磨损状态识别神经网络的训练仿真 |
| 5.4.3 网络训练 |
| 5.5 刀具磨损状态验证分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文成果总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于铣削声音信号分析的刀具状态监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 刀具状态监测技术研究现状 |
| 1.2.1 刀具状态监测方法概述 |
| 1.2.2 常用监测技术国内外研究现状 |
| 1.2.3 基于声音信号的刀具监测技术研究现状 |
| 1.3 刀具失效形式和磨钝标准 |
| 1.3.1 刀具磨损 |
| 1.3.2 刀具破损 |
| 1.3.3 刀具磨钝标准 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 刀具磨损状态监测系统设计 |
| 2.1 监测系统总体方案设计 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.2.1 机床 |
| 2.2.2 工件 |
| 2.2.3 刀具 |
| 2.2.4 显微镜 |
| 2.3 刀具磨损状态监测系统硬件设计 |
| 2.3.1 传感器选型 |
| 2.3.2 传感器、工件的安装 |
| 2.3.3 数据采集卡选型 |
| 2.3.4 计算机选型 |
| 2.4 刀具磨损状态监测系统软件设计 |
| 2.4.1 基于LabVIEW的数控铣削声音信号采集分析系统 |
| 2.4.2 切削力采集分析软件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 刀具磨损与铣削声音及力信号相关性研究 |
| 3.1 实验方案设计 |
| 3.1.1 实验方法设计 |
| 3.1.2 声音信号采集参数设置 |
| 3.1.3 力信号采集参数设置 |
| 3.1.4 实验步骤 |
| 3.2 刀具磨损与铣削声音相关性分析 |
| 3.2.1 时域分析方法 |
| 3.2.2 频域分析方法 |
| 3.2.3 铣削声音信号时域特征分析 |
| 3.2.4 铣削声音信号频域特征分析 |
| 3.2.5 铣削参数对声音信号的影响 |
| 3.3 刀具磨损与铣削力信号相关性分析 |
| 3.3.1 刀具磨损对铣削力信号的影响 |
| 3.3.2 铣削参数对铣削力信号的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波分析的刀具磨损特征信号研究 |
| 4.1 小波变换的基本原理 |
| 4.1.1 小波变换 |
| 4.1.2 连续小波变换 |
| 4.1.3 离散小波变换 |
| 4.1.4 二进小波变换 |
| 4.1.5 多分辨率分析 |
| 4.1.6 小波包分解 |
| 4.2 基于小波分解的铣削声音信号特征提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 刀具磨损状态识别研究 |
| 5.1 模式识别及其常用方法 |
| 5.2 人工神经网络 |
| 5.2.1 神经元模型 |
| 5.2.2 BP神经网络 |
| 5.3 基于BP神经网络的刀具磨损状态识别 |
| 5.3.1 BP神经网络的结构设计 |
| 5.3.2 刀具磨损状态识别神经网络的训练仿真 |
| 5.3.3 刀具磨损状态识别神经网络的测试仿真 |
| 5.3.4 BP神经网络判定结果的标准化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文成果总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
四、基于小波分析的振动攻丝动态切削力提取（论文参考文献）
- [1]基于功率与振动信号的刀具磨损状态智能监测方法研究[D]. 伍鸣. 北京林业大学, 2020(02)
- [2]铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究[D]. 周长安. 山东大学, 2020(08)
- [3]铣削稳定性分析与主轴颤振识别方法研究[D]. 孟玉培. 重庆理工大学, 2020(08)
- [4]多传感器融合振动钻削磨损状态监测研究[D]. 刘红岩. 长春理工大学, 2020(01)
- [5]基于无监督学习的螺纹刀具在线状态监测[D]. 密思佩. 上海交通大学, 2020(09)
- [6]振动钻削钻头状态监测技术研究[D]. 宗姝. 长春理工大学, 2019(01)
- [7]数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究[D]. 黄志平. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [8]蠕墨铸铁高效切削性能及刀具切削状态监测研究[D]. 何志坚. 湖南大学, 2018(06)
- [9]数控车削中的音频信号与刀具磨损的研究[D]. 王辉. 上海工程技术大学, 2017(03)
- [10]基于铣削声音信号分析的刀具状态监测研究[D]. 朱国奎. 上海工程技术大学, 2016(01)