СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ.
Перечень сокращений, используемый по тексту диссертации
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ДИАГНОСТИКИ
1.1 Проблема и методы разработки систем мониторинга состояния РИ
1.2 Современное состояние методов мониторинга в зарубежной литературы
1.3 Современное состояние методов мониторинга в России
1.4 Обоснованный выбор метода мониторинга состояния РИ
1.5 Проблемы прогнозирования состояния РИ.
1.6 Проблемы математического описания ПР
1.7 Требования к методу прогноза состояния РИ.
1.8 Основные выводы, принятые положения и гипотезы
ГЛАВА 2 КОНТРОЛЬ СОСТОЯНИЯ ИНСТРМЕНТА И ИЗВЛЕЧЕНИЕ
.ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ.
2.1 Физические и информационные основы оперативного мониторинга
износа РИ.
2.1.1 Представление процесса резания как объекта диагностики в
виде черный ящик
2.1.2 Анализ состояний объекта диагностики инструмента.
2.1.3 Выделение входных координат объекта диагностики
2.1.4 Выделение выходных координат объекта диагностики
2.1.4.1 Анализ электрических явлений в зоне резания.
2.1.4.2 Виброакустические колебания в процессе резания
2.1.5 Выводы.
2.2 Разработка концептуальной модели системы оперативного
мониторинга и прогноза работоспособности РИ.
ИЛ Методы измерения и извлечения информации из диагностических сигналов
2.3.1 Измерение постоянной составляющей ТЭДС.
2.3.2 Выбор метода оценки среднего.
2.3.2.1 Разработка адаптивного фильтра.
2.3.3 Измерение электрической проводимости контакта инструмент деталь.
2.3.4 Измерение сигнала виброакустической эмиссии
2.3.5 Методы извлечения информации из сигналов ВАЭ.
2.3.5.1 Преобразования Фурье и спектр мощности.
2.3.5.2 Периодограммный метод вычисления спектральной плотности мощности.
2.3.5.3 Вейвлетпреобразование и вейвлетспектры.
2.3.6 Оборудование, приборы и устройства исследований.
2.3.7 Обоснование и выбор материалов для исследований.
2.3.8 Программноматематическое обеспечение для сбора и анализа экспериментальных данных
2.4 Выводы по главе.
ГЛАВА 3 РАСПОЗНАВАНИЕ СОСТОЯНИЯ РЕЖУЩЕГО
ИНСТРУМЕНТА И ПРОГНОЗ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА РЕЗАНИЯ
3.1 Распознавание состояния РИ на основе сигнала виброакустической эмиссии
3.1.1 Распознавание состояния РИ на основе нейросетевого классификатора
3.1.2 Исследования чувствительности метода мониторинга на основе сигнала ВАЗ к нестационарности режимов резания
3.2 Распознавание состояния РИ на основе ЭП КИД с обучением по параметрам ВАЗ.
3.3 Прогноз параметров процесса резания
3.3.1 Разработка базы данных системы диагностики
3.3.2 Разработка базы знаний.
3.3.2.1 Особенности обеспечения связанности и определения семантической меры информационных едениц в БД процесса резания
3.3.2.2 Выбор способа представления знаний.
3.3.3 Разработка алгоритма работы предикатора
3.3.4 Экспериментальная проверка адекватности прогнозируемой
оценки работоспособности РИ
3.4 Выводы.
ГЛАВА 4 Автоматическое получение моделей на основе
экспериментальных данных
4.1.1 Алгоритмы параметрической идентификации моделей
4.1.2 Структурная идентификация
4.1.3 Оптимизация структуры модели.
4.1.3.1 Самоорганизация моделей
4.1.3.2 Оценка значимости коэффициентов модели.
4.1.4 Проверка адекватности модели.
4.1.5 Извлечение моделей из экспериментальных данных.
4.2 Выводы.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922