基于铁谱技术的油液监测数字化研究

发布时间：2017-06-08 05:14

  本文关键词：基于铁谱技术的油液监测数字化研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：磨损会导致材料的消耗,影响机械设备的使用寿命和可靠性。铁谱技术是一种有效的磨损工作状态监测方法,本文针对传统铁谱分析存在不同的人分析同一张谱片可能得出不同结过的缺点,且没有实用的诊断软件系统投放于市场,对磨粒图片进行数字化的研究,将油液中的磨粒进行分类和统计,为机械设备故障诊断奠定基础。具体研究内容如下：(1)寻找出一种合理有效的磨粒分割方法。采用实际磨粒图片进行分割算法的研究,确定了基于区域生长的RGB颜色特征的分割法去除磨粒图片的背景,减小了人工取点的误差：通过对磨粒图片进行区域生长实验,确定了生长准则；选用Ostu自动分割法,实现了磨粒与沉积链的分离。(2)分析磨粒的特征参数。提取不同磨粒的特征参数(尺寸、颜色、纹理),通过参数分析,确定了不同特征参数对磨粒识别的影响程度以及影响磨粒识别的特征参数范围。(3)提出了一套对磨粒的类型和成分识别有效的算法。对常用智能识别理论(BP神经网络算法、灰色关联分析)的原理以及优缺点进行了分析,选择了适合本研究要求的识别理论。(4)利用Visual Basic 2008编写磨粒识别软件,将上述(1)、(2)、(3)提出的理论转化为编程语言,并实现了磨粒基本特征的提取。采用实际磨粒图片进行了分割和分类统计验证,结果证明了分割算法和识别方法是合理且有效的。
【关键词】：摩擦磨损 铁谱技术 图像识别 编程
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH17;TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-20
• 1.1 研究背景10-17
• 1.1.1 油液分析技术11-12
• 1.1.2 铁谱技术概述12-13
• 1.1.3 磨粒智能识别的研究现状13-17
• 1.2 研究价值与意义17-18
• 1.3 主要研究内容18-20
• 2 磨损机理与磨粒类型的研究20-28
• 2.1 磨损分类20-24
• 2.1.1 磨损阶段20-21
• 2.1.2 磨损机理21-24
• 2.2 磨粒种类及特征24-27
• 2.2.1 磨粒分类24-25
• 2.2.2 磨粒特征及形成机理25-27
• 2.3 本章小结27-28
• 3 铁谱图像处理算法研究28-52
• 3.1 数字图像处理的基础知识28-29
• 3.1.1 图像分类29
• 3.1.2 图像数字化29
• 3.2 图像预处理29-33
• 3.3 图像灰度化33
• 3.4 图像增强处理33-35
• 3.5 图像分割35-44
• 3.5.1 基于区域生长的磨粒图像背景减除36-42
• 3.5.2 Ostu分割法42-43
• 3.5.3 分割流程图43-44
• 3.6 磨粒形态学运算44-45
• 3.7 磨粒标号45-49
• 3.7.1 磨粒边界提取45-47
• 3.7.2 种子填充47-49
• 3.8 图像处理算法实例49-51
• 3.9 本章小结51-52
• 4 磨粒特征参数的提取与识别52-74
• 4.1 磨粒特征参数计算52-67
• 4.1.1 尺寸参数52-59
• 4.1.2 颜色参数59-64
• 4.1.3 纹理参数64-67
• 4.2 识别方法67-73
• 4.2.1 BP神经网络识别方法67-70
• 4.2.2 灰色关联方法70-71
• 4.2.3 磨粒识别次序71-73
• 4.3 本章小结73-74
• 5 磨粒智能识别系统74-88
• 5.1 系统的整体结构设计74-80
• 5.1.1 系统的硬件设计74-76
• 5.1.2 系统的软件设计76-80
• 5.2 结果分析80-86
• 5.2.1 磨粒分割结果分析80-82
• 5.2.2 磨粒识别结果分析82-86
• 5.3 本章小结86-88
• 6 结论88-90
• 参考文献90-94
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果94-98
• 学位论文数据集98

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