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目 录1

序一1

序二1

第一章引论1

§1.1先进制造中的监控技术1

1.1.1先进制造技术1

1.1.2先进制造中的监控技术4

1.2.1计算智能与制造智能6

§1.2智能监控技术6

1.2.2监控系统的一般概述8

1.2.3智能监控技术10

§1.3加工过程智能监控关键性技术11

1.3.1智能传感器技术11

1.3.2信号处理技术13

1.3.3智能学习决策技术15

§1.4加工过程状态智能监控的主要内容及发展17

1.4.1智能监控技术的主要内容17

1.4.2智能监控技术的发展18

第二章信号处理技术20

§2.1时间序列分析方法20

2.1.1时间序列分析概述20

2.1.2时间序列分析的数学基础21

2.1.3 AR模型21

2.1.4 AR模型参数估计24

2.1.5 AR模型频谱分析31

2.2.2短时傅里叶变换（STFT）34

2.2.1信号时频分析方法34

§2.2小波分析技术34

2.2.3小波分析37

2.2.4正交小波分析40

2.2.5小波包原理42

2.2.6基于小波包的信号特征提取45

第三章模糊技术47

§3.1模糊数学基本理论47

3.1.1模糊集合论的哲学基础47

3.1.2模糊集合的基本概念48

3.2.1模式识别综述52

§3.2模糊模式识别52

3.2.2何谓模糊模式识别54

3.2.3几个重要概念55

3.2.4模糊模式识别方法56

§3.3模糊聚类分析57

3.3.1模糊等价矩阵动态聚类分析法57

3.3.2模糊ISODATA聚类分析法59

4.1.1神经网络的基本特征63

§4.1 神经网络63

第四章神经网络技术63

4.1.2 BP算法66

§4.2模糊神经网络69

4.2.1模糊系统与神经网络关系70

4.2.2模糊系统与神经网络融合方式70

4.2.3模糊神经网络模型71

第五章加工过程中刀具状态监控75

§5.1刀具状态监控主要方法75

§5.2基于时序分析刀具破损检测78

5.3.1 电流信号小波分析82

§5.3基于小波分析刀具破损检测82

5.3.2刀具破损检测系统的研制91

§5.4基于电流信号刀具磨损状态识别92

5.4.1钻头磨损状态识别93

5.4.2镗刀磨损状态识别100

§5.5基于模糊神经网络刀具磨损状态识别108

5.5.1声发射信号分析108

5.5.2基于模糊神经网络的刀具磨损状态识别116

§5.6 刀具磨损状态智能综合识别121

5.6.1扩展泰勒公式及刀具磨损状态估计122

5.6.2刀具磨损状态智能识别125

附录Ⅰ 镗削实验数据132

附录Ⅱ 常用智能软件程序134

1．AR模型134

2．离散小波变换139

3．连续小波变换146

4．小波包变换152

5．模糊ISODATA聚类分析162

6．模糊神经网络167

参考文献173