基于鐵譜技術(shù)的油液監(jiān)測(cè)數(shù)字化研究.pdf

1、磨損會(huì)導(dǎo)致材料的消耗，影響機(jī)械設(shè)備的使用壽命和可靠性。鐵譜技術(shù)是一種有效的磨損工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，本文針對(duì)傳統(tǒng)鐵譜分析存在不同的人分析同一張譜片可能得出不同結(jié)過(guò)的缺點(diǎn)，且沒(méi)有實(shí)用的診斷軟件系統(tǒng)投放于市場(chǎng)，對(duì)磨粒圖片進(jìn)行數(shù)字化的研究，將油液中的磨粒進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)，為機(jī)械設(shè)備故障診斷奠定基礎(chǔ)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴尋找出一種合理有效的磨粒分割方法。采用實(shí)際磨粒圖片進(jìn)行分割算法的研究，確定了基于區(qū)域生長(zhǎng)的RGB顏色特征的分割法去除磨

2、粒圖片的背景，減小了人工取點(diǎn)的誤差;通過(guò)對(duì)磨粒圖片進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)，確定了生長(zhǎng)準(zhǔn)則;選用Ostu自動(dòng)分割法，實(shí)現(xiàn)了磨粒與沉積鏈的分離。⑵分析磨粒的特征參數(shù)。提取不同磨粒的特征參數(shù)（尺寸、顏色、紋理），通過(guò)參數(shù)分析，確定了不同特征參數(shù)對(duì)磨粒識(shí)別的影響程度以及影響磨粒識(shí)別的特征參數(shù)范圍。⑶提出了一套對(duì)磨粒的類型和成分識(shí)別有效的算法。對(duì)常用智能識(shí)別理論（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、灰色關(guān)聯(lián)分析）的原理以及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，選擇了適合本研究要求的識(shí)別理論