磨损磨粒的计算机识别分析系统研究

摘要

机器中磨损磨粒的铁谱分析技术因其高效、经济的优点,在机械设备的状态检测、故障诊断和预防性维修等方面都得到了广泛的应用.但是,传统铁谱技术操作的复杂性和判断主观性又提出必须尽快解决铁谱诊断智能化的问题,所以磨损磨粒的自动识别技术是近几十年来国内外学者十分关注并致力加以研究的前沿课题.该论文基于摩擦学原理和计算机技术,通过对铁谱片进行数字化图像预处理,采用对谱片图像的平滑、滤波以及阈值二值分割等方法,计算出谱片中特征磨粒的一些特征参量,如面积、周长、粒度以及纵横比等.依据这些特征参量建立必要的数据库,并以标准磨粒特征参量的数据库作为参考系,采用灰色理论中的灰色关联度算法,编写C语言程序,对这些特征磨粒的类别进行分析、识别和判断,从而可以实现它们所属类别的划分.通过对实际油样中制取的图谱进行分析与处理,结果表明,该系统可以实现对三种常见的磨粒进行识别,即对正常磨粒、球状磨粒以及切削磨粒进行分类,验证了该软件的自动识别效果与人工识别相当,具有一定程度的智能效果,为铁谱仪数字化系统打下了一定的基础.

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致谢

符号清单

第一章绪 论

1.1磨粒计算机识别(WPCAI)研究的目的、意义及其主要内容

1.2 WPCAI的国内外的研究状况

1.3本论文研究的目的、内容与方法

第二章铁谱图像数字化处理

2.1引言

2.2数字图像处理的基本概念和理论

2.3数字铁谱图像的平滑

2.4数字铁谱图像的滤波

2.5铁谱数字图像的阈值分割

2.6小结

第三章数字铁谱图像中的特征提取及分析

3.1引言

3.2磨粒的定量分析方法

3.3铁谱数字图像中磨粒的特征量及其表征

3.4小结

第四章磨损颗粒的模式识别

4.1引言

4.2基于神经网络的磨粒的模式识别

4.3灰色系统理论基础

4.4基于灰色关联度的磨粒的模式识别

4.5小结

第五章WPCAI系统设计

5.1引言

5.2 WPCAI软件设计

5.3硬件系统

5.4小结

第六章结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献