磨粒圖譜識別系統(tǒng)研究.pdf

1、鐵譜分析技術(shù)以不停機和不拆解機器直接觀測磨損微粒而了解機器內(nèi)部磨擦副磨損狀態(tài)的獨特方法，實現(xiàn)了機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。磨粒識別是鐵譜分析技術(shù)的關(guān)鍵問題。隨著計算機圖像處理技術(shù)和人工智能的發(fā)展，鐵譜圖像的識別工作正在向智能化方向發(fā)展，是目前鐵譜技術(shù)研究領(lǐng)域中的熱點和難點。 本文將免疫優(yōu)化的支持向量機方法IA-SVM(Immune Algorithm to optimize parameters of Support Vecto

2、r Machine)應用到鐵譜磨粒識別中，設(shè)計了基于免疫優(yōu)化的支持向量機的磨粒分類器WP_IA-SVM(Wear Particle Classitier Based on IA-SVM)，是對有限樣本下鐵譜磨粒識別的一個新方法的探索。 本文主要研究內(nèi)容： 1．論述了選題的背景和意義；介紹了油液、鐵譜等多種技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展，結(jié)合課題要求，提出了本文的研究思路和主要內(nèi)容。 2．分析論述了磨損的機理與分類，

3、磨粒的分類與特征。給出了鐵譜磨粒的形狀、紋理、顏色特征的特征參數(shù)及其數(shù)學表達式。 3．闡述了鐵譜磨粒圖像的獲取方法和預處理過程以及特征提取的具體方法。使用鐵譜儀、攝像頭等設(shè)備獲得磨粒圖片；結(jié)合MATLAB工具箱所提供的圖像處理函數(shù)實現(xiàn)圖像預處理的功能；分析了磨粒不同特征值具體對應的提取方法。 4．基于支持向量機和免疫算法這兩種智能識別方法，提出了一種新方法：免疫優(yōu)化的支持向量機方法。免疫優(yōu)化的支持向量機方法，通過免疫算法