磨粒图谱识别系统研究

发布时间：2020-07-03 15:39

【摘要】： 铁谱分析技术以不停机和不拆解机器直接观测磨损微粒而了解机器内部磨擦副磨损状态的独特方法，实现了机械设备状态监测和故障诊断。磨粒识别是铁谱分析技术的关键问题。随着计算机图像处理技术和人工智能的发展，铁谱图像的识别工作正在向智能化方向发展，是目前铁谱技术研究领域中的热点和难点。 本文将免疫优化的支持向量机方法IA-SVM(Immune Algorithm to optimize parameters of Support Vector Machine)应用到铁谱磨粒识别中，设计了基于免疫优化的支持向量机的磨粒分类器WP_IA-SVM(Wear Particle Classifier Based on IA-SVM)，是对有限样本下铁谱磨粒识别的一个新方法的探索。 本文主要研究内容： 1．论述了选题的背景和意义；介绍了油液、铁谱等多种技术的国内外研究现状和发展，结合课题要求，提出了本文的研究思路和主要内容。 2．分析论述了磨损的机理与分类，磨粒的分类与特征。给出了铁谱磨粒的形状、纹理、颜色特征的特征参数及其数学表达式。 3．阐述了铁谱磨粒图像的获取方法和预处理过程以及特征提取的具体方法。使用铁谱仪、摄像头等设备获得磨粒图片；结合MATLAB工具箱所提供的图像处理函数实现图像预处理的功能；分析了磨粒不同特征值具体对应的提取方法。 4．基于支持向量机和免疫算法这两种智能识别方法，提出了一种新方法：免疫优化的支持向量机方法。免疫优化的支持向量机方法，通过免疫算法对支持向量机进行训练，得到最优的支持向量机识别模型，然后支持向量机应用训练好的模型对输入产生判别。 5．将免疫优化的支持向量机方法应用于磨粒分类器WP_IA-SVM的建立中。编制了具有操作界面的应用程序，对正常磨损、滑动磨损、切削磨损和疲劳点蚀四种磨损颗粒进行分类，并进行了系统仿真试验，得到良好的分类效果。 本项目受国家自然科学基金项目资助(项目批准号：50375141)
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH165.3
【图文】：

油液监测方法与其他监测方法相比具有两大优点，是预知J胜，二是准确性。计算机技术的发展为油液监测技术的发展提供了良好的契机，油液监测技术必将朝着集成化、智能化、在线化方向发展，其发展的趋势为:磨粒自动识别技术的开发;设备智能磨损监测与诊断系统(WMDS):状态监测与设计制造的良吐反馈;设备主动预防性维护策略的研究这四方而。

磨磨损类型和趋趋势势，故障原因因图1一1油液监测原理图发射光谱采用转盘电极过滤方法的发射光谱X射线荧光光谱 (3pm薄膜上的磨粒).........................................碎屑显微镜观测 (3pm薄膜上的磨粒)................铁谱片显微镜观测(铁系磨屑)............................铁谱片的显微观测(非铁系磨屑)遮光型颗粒计数器微孔阻隔(流量衰减)型颗粒计数器铁浓度一霍尔效应和直读铁谱技术磁塞探测器 310100图1一2儿种检测技术的检测力度范围 1000油液监测方法与其他监测方法相比具有两大优点，是预知J胜，二是准确性。计算机技术的发展为油液监测技术的发展提供了良好的契机，油液监测技术必将朝着集成化、智能化、在线化方向发展，其发展的趋势为:磨粒自动识别技术的开发;设备智能磨损监测与诊断系统(WMDS):状态监测与设计制造的良吐反馈;设备主动预防性维护策略的研究这四方而。

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本文编号：2739857