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目 录 0 引言…………………………………………………………………………1 paper51.com 1 砂轮磨损状态的智能监测的系统研究及方法……………………………………… 3 http://www.paper51.com
1.1 多传感器信息融合方法…………………………………………………………3 内容来自www.paper51.com 1.2 信号处理与特征提取……………………………………………………………4 内容来自论文无忧网 www.paper51.com
1.3 实现多传感器信号融合与识别决策—人工神经网络………………………………6 http://www.paper51.com 2 ART-2神经网络的结构及数学推导…………………………………………………8 paper51.com 2.1 ART-2神经网络的特点………………………………………………………… 8 copyright paper51.com 2.2 ART-2神经网络的结构及综合评价…………………………………………… 9 内容来自www.paper51.com 3 ART-2神经网络的软件实现……………………………………………………15 http://www.paper51.com 3.1 实现过程…………………………………………………………………………15 paper51.com 3.2 ART-2算法………………………………………………………………………18 内容来自论文无忧网 www.paper51.com
3.3 程序编制…………………………………………………………………………20 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 3.4 调试过程…………………………………………………………………………20 内容来自www.paper51.com 3.5 结果分析…………………………………………………………………………20 内容来自论文无忧网 www.paper51.com
3.6 程序性能说明……………………………………………………………………21 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 3.7 交互界面应用程序………………………………………………………………21 内容来自www.paper51.com 4 实验系统及数据分析……………………………………………………………24 paper51.com
4.1 实验系统及方法…………………………………………………………………24 paper51.com 4.2 磨削火花信号分析及特征提取…………………………………………………25 copyright paper51.com 4.2.1 火花信号机理……………………………………………………………………25 copyright paper51.com 4.2.2 信号分析特征提取………………………………………………………………26 paper51.com 4.2.3 时域分析…………………………………………………………………………27 copyright paper51.com 4.3 磨削声音信号分析及特征提取…………………………………………………27 内容来自www.paper51.com
4.4 顶尖法向振动信号分析及特征提取……………………………………………28 copyright paper51.com 5 监测系统模型及试验……………………………………………………………29 paper51.com 5.1 监测系统模型……………………………………………………………………29 copyright paper51.com
5.2 样本识别结果……………………………………………………………………30 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 6 结论………………………………………………………………………………31 内容来自论文无忧网 www.paper51.com
致谢 ……………………………………………………………………………………32 copyright paper51.com
参考文献………………………………………………………………………………33 paper51.com 附件清单……………………………………………………………………………… 35 http://www.paper51.com |