基于鐵譜技術(shù)的磨損顆粒智能識(shí)別研究.pdf

1、據(jù)統(tǒng)計(jì)在機(jī)械設(shè)備故障中，磨損類故障占到很大比例。鐵譜技術(shù)作為一種磨損故障檢測(cè)與診斷手段，己愈來(lái)愈為眾多專家、學(xué)者和工程技術(shù)人員所關(guān)注。然而，傳統(tǒng)鐵譜技術(shù)在應(yīng)用中尚存在一定的局限性，本文以傳統(tǒng)的鐵譜分析技術(shù)為基礎(chǔ)，引入計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)，開(kāi)展磨粒識(shí)別智能化的研究。 本文的研究工作主要包括以下五個(gè)部分： 首先介紹機(jī)械設(shè)備常見(jiàn)的磨損故障類型，分析磨粒的產(chǎn)生、分類以及形態(tài)特征，研究磨損故障的失效機(jī)理。 其次

2、應(yīng)用圖像處理技術(shù)對(duì)磨粒譜片圖像進(jìn)行預(yù)處理，研究將磨粒與背景分割，采取迭代法和最大方差化法提取圖像閾值，對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。然后用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的腐蝕和膨脹方法對(duì)磨粒的邊緣進(jìn)行檢測(cè)和提取，實(shí)驗(yàn)證明本方法的效果優(yōu)于經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子方法。 本文又介紹了目前磨粒識(shí)別特征提取的進(jìn)展，研究分析了當(dāng)前多種磨粒特征提取的方法，這對(duì)進(jìn)一步研究鐵譜磨粒識(shí)別有一定的理論和實(shí)用意義。本文采用一種基于方向鏈碼的傅立葉描繪子提取磨粒形狀特征的方法。

3、然后，研究在有限樣本下基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)技術(shù)，探討支持向量機(jī)的分類機(jī)理，我們認(rèn)為它不但可以較好地解決以往很多學(xué)習(xí)方法存在的小樣本、過(guò)學(xué)習(xí)、局部最小等實(shí)際難題，而且具有很強(qiáng)的推廣能力。因此選用支持向量機(jī)作為三類磨粒識(shí)別的分類器做實(shí)驗(yàn)，用75個(gè)片狀磨粒、球狀磨粒、切削狀磨粒這三類磨粒樣本對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，四個(gè)形態(tài)特征量:圓形度、細(xì)長(zhǎng)度、凹度和形狀參數(shù)作為支持向量機(jī)分類器的輸入，對(duì)這三類磨粒進(jìn)行初步的磨粒識(shí)別實(shí)驗(yàn)，取得較好的效果。證

4、明該方法具有創(chuàng)新的應(yīng)用價(jià)值。 最后，研究實(shí)現(xiàn)磨粒自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的框架。系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路主要由兩部分組成，一是將鐵譜譜片上的磨粒成像并傳輸?shù)较到y(tǒng)中去。二是進(jìn)行磨粒分類識(shí)別，并判斷譜片上是否有異常磨損顆粒存在。 本文研究工作驗(yàn)證了磨粒圖像預(yù)處理的方法，針對(duì)磨粒的尺寸、顏色、形狀、表明紋理的特點(diǎn)提出哪些特征參數(shù)可作為磨粒識(shí)別的特征參數(shù)，用支持向量機(jī)作為分類器取得較好的磨粒分類效果。本文對(duì)鐵譜分析智能化發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值