基于铁谱图像处理技术的机械动力系统故障诊断方法研究

论文摘要

铁谱技术通过对磨粒形态、数量、尺寸分布和成分等特征的分析,能够查明机器润滑与磨损故障的模式、程度及机器所处的状态,确定故障发生的原因,从而为进一步地设备维修决策提供依据。铁谱图像识别技术把计算机图形图像处理技术与铁谱分析相结合,具有较大的客观性,对磨粒的识别能实现快速、有效、定量分析,是目前磨损诊断和铁谱分析领域的热门研究方向。本文选取彩色的柴油机磨粒图像,综合运用数字图像处理技术、模式识别理论、摩擦学知识以及磨粒特征参数的数字化提取和优化,并将支持向量机应用到铁谱磨粒图像识别中,验证了支持向量机用于柴油机铁谱磨粒故障识别的可行性,提供了一种新的高效的柴油机铁谱磨粒图像识别方法。本文首先对原始彩色柴油机磨粒图像进行预处理(包括图像的几何变换、灰度化、增强滤波处理、图像锐化清晰、图像分割、图像边缘轮廓提取等处理),铁谱磨粒的标识则采用直接在预处理后的铁谱图像上选取磨粒的方法,选择目标磨粒。针对三类磨粒类型(滑动磨粒、切削磨粒和疲劳磨粒),首先将特征参数进行分类(尺寸特征参数、轮廓形状特征参数、结构特征参数、颜色特征参数),再通过样本磨粒的训练学习得到各特征参数值的大小;鉴于铁谱磨粒特征参数众多的特点,本文通过特征优化,以确定适合本文研究的磨粒类型识别所需的8类特征参数,通过试验,证明了支持向量机在磨粒特征参数识别方面的正确性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题的提出及意义
• 1.2 铁谱分析技术的出现和发展
• 1.2.1 铁谱技术的概念
• 1.2.2 铁谱技术的发展
• 1.2.3 铁谱技术的主要内容
• 1.2.4 铁谱分析的特点
• 1.3 铁谱技术及其智能化发展
• 1.3.1 计算机技术在铁谱技术中的应用
• 1.3.2 铁谱智能分析的国内外研究现状
• 1.4 本课题的相关数据来源
• 1.5 本文的主要内容
• 2 磨粒监控的摩擦学基础
• 2.1 机械设备的磨损
• 2.1.1 磨粒磨损
• 2.1.2 粘着磨损
• 2.1.3 疲劳磨损
• 2.1.4 腐蚀磨损
• 2.1.5 冲蚀磨损
• 2.1.6 微动磨损
• 2.2 油液的污染
• 2.2.1 固体颗粒污染
• 2.2.2 水分污染
• 2.2.3 空气污染
• 2.2.4 其他污染
• 2.3 典型零部件的磨损故障
• 2.3.1 活塞/缸套
• 2.3.2 离合器
• 3 铁谱图像辨识数字特征表达与获取
• 3.1 铁谱图像处理的一般步骤
• 3.2 图像分割
• 3.2.1 图像分割的应用
• 3.2.2 基于区域的图像分割
• 3.2.3 基于边界的图像分割
• 3.3 磨粒形貌基本数字特征提取及磨粒特征参数的优化
• 3.3.1 磨粒图像的数字化特征提取
• 3.3.2 磨粒参数优化
• 3.4 磨粒数字二维特征参数的图像处理与计算
• 4 基于支持向量机的磨粒识别
• 4.1 支持向量机的提出及其发展
• 4.2 支持向量机的基本理论
• 4.2.1 最优分类超平面
• 4.2.2 支持向量机分类
• 4.2.3 支持向量机的模型选择
• 4.2.4 核函数
• 4.2.5 多分类问题
• 4.3 磨粒识别
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢