铁谱磨粒分形特性探讨_张怀亮
基于核主成分分析的铁谱磨粒特征提取方法研究
p rmee n o l e rrlt n h p a n e e p r mees P A b s d me o r sn e aa tr a d n ni a ea o s i mo g t s aa tr ,a K C - ae t d i p e td.B sd o e d ti t d cin o n i h h s e a e n t eal i r u t h d e no o f K C ag r h ,a r a ae w ssu id fr山e p l e o o sr ci b sa tma c rc g i o u -y tm hc a e s re P A lo tm i e lc s a t de 0 u 0 c n t t a d r uo t e o nt n sb s s s f u n g e i i i e w hC b v i n e d
维普资讯
第2 9卷第 2期
国 防 科 技 大 学 学 报 JU N LO AIN LU IE S YO EE S E H O O Y O R A FNTO A NV RI FD F NETC N L G T
V 1 9N . 0 o. o22 7 2 0
性, 因此, 去除参数问的相关性和降低磨粒参数维数有助于提高识别准确率和减少识别工作量。文献 [] 出采用 多元 统计 分析 中的主成 分分 析 (r c a Cm oetA a s ,C 进 行 铁谱 的磨粒 识 别 , 1提 Pi i l o pnn nl i P A) np s ys 取 得 一 定效果 , 为动力装 置状 态识 别 与故 障诊 断提 供 了一 种有 效 的特 征选 择 与特 征 提取 方法 。但 P A方 C
机械设备状态监测中的铁谱磨粒分形识别
机械设备状态监测中的铁谱磨粒分形识别华绍春 王汉功 汪刘应 江良洲摘 要本文利用几何分形理论对铁谱磨粒进行了有效的识别,针对不同的磨粒特性采取不同的识别模式.对于正常滑动磨粒、切削磨粒和球状磨粒,其边缘轮廓相差比较大,采用边缘轮廓分形维数进行识别;对于疲劳剥落磨损磨粒、层状疲劳磨损磨粒和严重滑动磨损磨粒的边缘形态相差不大,但它们的表面形貌特征的差别却较大,则采用表面形貌分形维数进行识别。
关键词铁谱分析 磨粒识别 分形维数1 引言铁谱分析技术是以磨粒分析为基础的状态监测与故障诊断技术,通过监测还可以对磨损故障进行早期诊断。
这项技术已经广泛应用于机械、交通、能源、石化、冶金、军事等领域,对各类机械设备的运行状态进行监测,判断主要磨损形式,预测磨损发展趋势,诊断故障类型和故障部位,预测故障,预防事故,有着广泛的应用前景。
但是,由于磨粒产生的复杂性、随机性等原因,目前磨粒识别与磨损诊断主要是依靠具有丰富经验的铁谱专业分析人员来进行。
基于磨粒分析的监测结果的客观性与准确性低等因素,这就极大地限制了铁谱技术的发展与推广。
之所以如此,其中最根本的原因之一是还没有找到能客观、唯一表征磨粒形态特征的数字化参数。
传统上,人们把磨粒看成是欧氏几何体,但对磨粒的显微观测研究表明,磨粒并非欧氏几何物体,而是展示出了分形特性。
由于磨粒的多尺度性,就要求对磨粒进行尺度不变性表征,即在不同的尺度上能提供同样的描述,也就是说,描述磨粒的参数应该不随尺度而变化。
因此,传统上基于欧氏空间所计算出的边缘轮廓参数(周长、面积、结构长度、纵横比的参数等)和表面形貌参数(粗糙表面评定的各种参数、高度纵横比等)与分析尺度密切相关,对于特定的磨粒而不具有唯一性;用这样的参数来表征具有多尺度分形特征和磨粒有时会产生自相矛盾的结果。
所以,利用分形理论对磨粒识别,可以提高铁谱分析的准确性和可靠性,利用计算机完成图像分析、处理与分形维数的计算,实现铁谱分析的自动化和实用化。
基于自动阈值与数学形态学的铁谱磨粒图像分割方法研究
E p r n a e u t a e v r e a u o— t r s od i e e t et x r c e f au so a" a t l si g e a d x e me t lr s l h v e f d t t t ・ h e h l f c i e t t h e t r f i s i i h a s v o a t e we lp r c e ma n i
刘 明军 , 陈桂 明 ,牛云 波
( 第二 炮兵 工程 学 院 ,陕 西 西安 702 ) 10 5
摘要:文章提 出了一种基 于数 学形 态学 与 自动 阈值 法相 结合 的铁 谱 磨 粒 图像 分割 方 法。 此方 法通 过 对 自动 阈值 法处理后 的铁 谱磨 粒 图像进行 形 态学运 算 来获得 更好 的处理 结果 。试 验 结果表 明 , 自动 闲值 分割 法能有 效的提 取磨 粒 图像 的特 征 ,之后 的形 态 学运算成 功 的去 除 了用 自动 闲值 法 处理 的图像 中的噪 声 点 ,获得 了更可 靠的 图像 信 息。有 助 于 实现铁谱 磨 粒 的 自动 识别 。
we lp ril s a" a tce .
Ke y wor s: fr g a hy; ma e tc r h l g d er rp o h t maia mo p oo y; i g e s g e t t n l ma e m n ai o
随着 状态 检测 与故 障诊断 技术 的发展 ,视 情维 修 在船舶 维修 中得 到 了高 度重 视 … 。 铁谱 分析 技术 是对机 械设 备进行 状态 监测 和故 障诊断 的一 种 主 要 技 术 。它 通 过 对 磨 损 微 粒 的分 析 ,可 以查 明机器 润滑 与磨损 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 的设 备维 修 决策提 供依 据 ,这对 于设备 预 防性维修 具 有特殊
发动机铁谱磨粒分析与磨粒识别研究
状特征 [ 4]。如 边界 轮廓曲 线用 边界 方向 链码 c1, c2, c3, , cm 来表示, 其傅立叶系数为:
pn
2
1 nj
M m=
2
am
exp
m- 1
j ( 4 Cm - a k= 1 k
m
k= 1ak )
( 1)
由此可得: ( 1 ) 磨粒主轴尺 寸: F1 = | p1 | + | p- 1 | , 它 是区分各类磨粒主要特征之一。
进行识别, 势必使问题复杂化, 且各特征间参数易产 生相互干扰, 从而影响磨粒识别速度和精度。根据磨 粒特征参数特点, 本文提出了分层识别策略, 利用磨 粒最显著的特征参数对磨粒逐次分层识别: 首先利用 颜色特征, 即磨粒成分 网络 Ⅰ ( 6个 颜色 特征参 数 ) 将磨粒分为铁系金属磨粒、红色氧化物磨粒、黑色氧 化物磨粒、铜合金磨粒与铝合金磨粒 5大类。再对铁 系磨粒按主轴长分 为小磨粒、 大磨粒, 用 BP 网络Ⅱ (圆度、细长度、曲直度等 3个形状 特征参数 ) 对小 磨粒识别, 分为正常磨粒、球状磨粒与三体切削磨粒 3 类; 用 BP网 络Ⅲ (轮 廓复 杂度、角 二阶矩、 纹理 熵、相关 性、孔 隙率 等 6个特 征参 数 ) 对大 磨粒 识 别, 分为疲劳剥落磨粒、层状磨 粒与严重 滑动磨 粒 3 类, 如图 2。
主要失效原因, 也比较适合计算机的处理。磨粒识别 主要依据其尺寸大小、边界形状、表面形貌与表面颜
色特征来识别, 上述 10 类磨粒 的主 要识别 特征见 表 1。
2 磨粒分析 磨粒分析就是通过分析不同磨粒类型之间的差异
信息, 对磨粒本身定量分析, 以磨粒识别为目的, 提 取磨粒识别敏感的 特征参 数。磨粒 特征主 要有 形状、
分析内燃机的磨损磨粒—利用铁谱加热法
大 量 的工作 ,已经取 得 了可喜 的成 绩 。铁 谱 技术 无论 作
为 摩擦 学研 究 的一种 手 段 ,还是 作 为 机械 状 态监 测 和故
障诊 断的一 种有 效 技术 ,已在 工业 中得 到 越 来越 广泛 的
色 ( 回火 色 )来 判 断 的合金 属类 。这就 是 铁谱 片加 热法
的原理 [ 3 1 。
信息 ,既而判断机械设备的磨损机理及故障部位 [ 1 1 。
铁谱 基 础技 术研 究 和铁 谱技 术 在工 业 应用 方 面做 了
2 铁 谱 片 加 热 分 析 法 的 操 作
将要 分析 的铁谱 片 置 于铁 谱显 微镜 下 ,仔 细观 察 并 进 行 显微镜 拍 照 以 备 同加热 后 的谱 片进 行 比较 。取 下 铁 谱 片 ,放在 预 置 温度 在 3 0 3 %以上 的 封 闭式 可调 电炉 上 , 由室 温 起 开 始 加 热 。 当 温度 达 到 3 0 3 %时 ,保 温 9 s后 0 断开 封闭式 可调 电 炉 电源 ,自然冷 却 。待 封闭 式 可调 电 炉和 铁谱 片温 度 都 降至 室温 后 ,再 将铁 谱 片放 在铁 谱 显 微镜 载物 台 上进 行观 察 并拍 照 记 录 ,与加 热前 的 同一 视 场进 行 比较 。在 对谱 片 进行 观 察 时 ,是 采 用 白色 反射 光 和绿 色透 射 光 的照 明方 法进 行 。然 后再 以 同样 的方法 逐
Vo. . . 11 No5 9 Se ,00 p. 2 6
分析 内燃机的磨损磨粒一利用铁谱加热法
陈 娟 ,樊瑜瑾 ,刘 中田,朱 江
( 昆明理工大学 机 电工程学院 ,云南 昆明 60 9 ) 50 3
基于磨粒特征分析的铁谱图像灰色关联度判决研究
基于磨粒特征分析的铁谱图像灰色关联度判决研究詹松 郑寿森 胡献国(合肥工业大学机械与汽车工程学院,合肥230009)摘要:铁谱技术实现自动化、智能化是铁谱研究领域的难点和热点问题。
计算机技术,尤其是数字图像分析技术的运用,可以在很大程度上解决其中的一些关键问题。
本文以VC++ 6.0为开发平台,基于数字图像分析提取图谱中磨粒特征参量,如面积、圆度及纵横比等,建立了特征参数矩阵。
在基于所提取的特征参量进行模式识别时,采用灰色关联度理论对磨粒的类别判决作了探索研究,开发了一套用于磨粒类别判决的软件系统。
使用该软件系统对实际铁谱图像进行分析,实现了铁谱中磨粒分类的自动化。
关键词:铁谱;特征参量;特征提取;灰色关联度The study of grey relational degree identification based oncharacterization analysis of wear debris in the ferrographic imageZHAN Song, ZHENG Shou-sen, HU Xian-guo(School of Mechanical and Automotive Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009)Abstract: It has been focused that how to realize automatization and intelligence in the ferrographic diagnosis field in order to overcome the subjectivity of diagnosis process. It is reported that a characteristic metric has been built in the basis on VC++ 6.0 platform with the characteristic parameters, such as area, roundness, aspect ratio and so on, which extracted from image of wear debris based on digital image analysis. However, the extraction of characteristic parameters from a ferrographic image is not the ultimate purpose for ferrographic diagnosis. These wear particles should be classified into several per-decision degrees and their statistical distribution should also be calculated. In the present paper, the grey relational degree theory was introduced to recognize the wear debris and a new software system was developed to deal with the questions occurred in the ferrographic automatizational diagnosis. It was shown that the identification rules can be used to treat some real wear debris images with a satisfaction result in some extend.Keywords: Ferrographic image; Characteristic parameter; Characteristic extraction; Grey铁谱技术对人的主观依赖性很强,需要专家或经过专门训练的人员进行操作,因此很大程度上限制了该项技术的推广应用。
磨粒表面形貌的分析与三维重构
武汉理工大学硕士学位论文磨损条l牛,为扁平状,按磁力线方囱沉积,容易与游离瘗敉枢混溪,在自反射光下星灰色,在白透射光下掇无关的红棕色。
2。
黑色氧化甥滕粒。
黑色氧化物磨粒怒由于严霪润潺不良或尝缺酒嚣产生的,它是Fe304,Fe203,FeO的混合物。
由于Fc304具有铁磁性,故黑色氧化物微粒将以与其它铁磁性材料炎似的方式沉积。
黑色袋证物微粒外鼹必表露糖糙不平的堆积物、局部区域有菔色或糟桔黄色的小斑点。
3。
非铁金属磨敝。
非铁佥属磨敝跟铁磁性材料楣比,受磁力的影响很小。
这些非铁金属磨粒常常也具备铁粒子所展示的一些相似特征,例如,铁粒予在正常滑动磨授、切削型磨损朔商应力下的滑动磨损所具有的某些特征,这熙非铁金满粒子同样对应存在。
这些非铁金属粒子的最大不同点在于这照粒子本身的颜色。
4,菲金属,在发生癌损对,由予压力、温度、催纯等作用,会同时产生各类非众属微粒。
这些非金属微粒不仅是磨损形式发生的指永,而且也是油晶质量好环的一稀指示。
通常,铁谱分祈发现的貌类微粒主要有:摩擦聚合物微粒、纤维物微粒、积炭微粒及油滚物微粒等。
图2一l红琶氧化妨强2—2黑色氧佐键图2—3锢粒子蚕2-4铭粒予(亮)图2-5纤维物微粒圈2。
6渗粒武汉理工大学硕士学位论文粒上常常还有圆形或拉长形的小孔存在,在用显微镜观察时,透射光可以从这些小孔中穿过。
相似的是,剥片状磨粒和球形磨粒数量的增加都是会导致碎片出现的滚动疲劳微裂纹出现的信号。
如图2-9所示薄片状的疲劳磨粒,磨粒上有小孔。
4.疲劳剥离磨粒,是运动零件的表面形成点蚀或麻点时,由于剥离的实际材料构成,这类磨粒的尺寸大于10微米,形状因子约为10:l,平片状,具有光滑的表面和随机曲折的轮廓。
在显微开裂过程中,这类磨粒的最大尺寸可达i00微米,通常,受应力大的摩擦副表面容易产生疲劳剥离磨粒,如齿轮的轮齿等。
5.球状磨粒,跟疲劳有关的球形磨粒在轴承的疲劳破坏中产生。
在任何实际的碎片出现之前,检测到球状磨粒的出现,是即将出现故障的一个早期警告信号。
基于支持向量机的铁谱磨粒自动识别
2 0 1 5 年 6月
J u n e 2 0 1 5
基 于 支持 向量 机 的铁 谱 磨 粒 自动 识 别
邱丽娟 , 宣征 南 , 张兴 芳 , 何 照 荣 , 孙 志伟
(1 . 广 东石油化工 学院 机 电工程 学院, 广 东 茂名 5 2 5 0 0 0; 2 . 太原理工 大学 化 学化 工学院 , 山西 太原 0 3 0 0 2 4; 3 . 广 东石油化工学 院 广 东省石化装备故 障诊 断重点 实验 室, 广东 茂名 5 2 5 0 0 0 )
参数做进一步 的优化 ; 最后 以提取 的特征参数 为基 础 , 运用优化 的支持 向量 机成功地识别 了严 重滑动磨 粒 、 球 形磨粒 、 切 削 磨粒 、 疲 劳磨 粒和红色氧化物五类特征磨粒 , 其识别准确率达 9 0 %。结果表明该方法切实可行 。 关键词 : 支持 向量 机 ; 自动识别 ; K一均值聚类 ; 遗 传算 法 ;
的智能 化识 别技 术方 面取 得 了一定 的成 就 , 但 从 铁 谱 图像 的 获 取 到磨 粒 分 类 识 别 的过 程 中 , 仍 有 许 多 不
足, 以至于到 目前为止仍然没有开发 出一个能完全替代人工识别磨粒 的成熟磨粒 自动识别系统 。
近年来 , 支 持 向量机 是 国 内外 研 究 的热点 之一 , 针 对非 线 性 、 高 维模 式 识 别 以及 小 样 本 问题 所 表 现 的 良好性 能 , 引起 了不 少故 障诊 断 领域 研 究 人 员 的 关 注 。J a c k等 采 用遗 传 算 法 ( G A) 优 化 支 持 向量 机参 数 , 并用 于滚 动轴 承 的状 态 检测 , 性 能表 现 良好 J 。Z h a n g 等 研究 了结 合粗 糙 集 和 S V M 的算 法 , 其 推 广性 和 识
粗糙表面的分形特征与分形表达研究
粗糙表面的分形特征与分形表达研究分形是一种既简单又复杂的几何模式,具有自相似性和尺度不变性。
分形可在自然、社会和人工系统中找到,具有深刻的意义和应用。
在此研究中,我们将探讨粗糙表面的分形特征及其分形表达。
首先,我们定义了粗糙表面的概念。
粗糙表面指的是表面粗糙度较高的物体表面,如岩石、地形、颗粒等。
粗糙表面具有不规则形态、多尺度结构和各向异性等特点,因此具有较强的分形特征。
我们针对粗糙表面的分形特征进行了实验研究。
实验对象为石英砂岩表面,使用扫描电子显微镜进行扫描,得到了其表面高度分布数据。
通过对数据进行分析,我们发现该表面具有明显的分形特征,其分形维数为1.79,表明该表面在各个尺度下均具有自相似性。
接着,我们探讨了分形表达的方法。
在分形表达中,我们可以使用多种方法来描述分形特征,如分形维数、分形谱等。
我们使用了分形维数法和箱计数法对实验数据进行了分析,发现两种方法得到的分形维数值接近,均具有较高的精度和可靠性。
最后,我们对粗糙表面的分形特征进行了深入的讨论。
我们发现,该表面具有多尺度结构和各向异性等特点,这些特点决定了其分形特征的复杂性。
我们还探讨了分形特征与表面力学性质的关系,发现粗糙表面的分形特征与其磨耗、摩擦等性质密切相关。
综上所述,本研究对粗糙表面的分形特征和分形表达方法进行了深入的研究,为理解分形几何在实际应用中的作用提供了重要的参考。
同时,对于分形表达的精确度和可靠性的研究也有一定的贡献。
在此研究中,我们探讨了分形特征的重要性。
分形特征不仅是物体外形的属性,还反映了物体内部的结构和运动规律等方面的特点,因此在多个领域具有广泛的应用。
近年来,随着计算机技术的发展和进步,分形几何在图像处理、数据分析、信号处理、自然科学、社会科学等领域中得到了广泛应用。
在工程领域中,分形特征被广泛应用于物体表面的粗糙度分析、材料表征、表面形貌分析等方面。
例如,在石油勘探中,分形特征被用来描述地震波的复杂结构,以提高勘探精度;在机械加工中,分形特征被用来分析和优化工件表面质量和加工效率。
曲波域铁谱磨粒图像特征提取方法研究
c r ee o f ce t r b an d u v ltc e in s wee o ti e .Ac od n o saitc it b to h a trsis o u v ltc efce t ,h eal i c r i g t ttsia d sr u in c a ceitc fc r ee o f in s t e d ti— l i r i s aea dfn —c ec r ee o f ce t r d ld rs e tv l t e eaie u sa it b to d 1 T e sa c e s a u v ltc e in sweemo ee e p cieywih g n r z d Ga sin d sr u in mo e. h n,t・ l n i l i l i t t a e tr so a ,t d r e ito e e g n nr p fc a s -c e c r ee o f ce t r xrce o d — i i lfau e fme se n sa ad d vain,n ry a d e t y o o r es a u v ltc e in swe e e ta td t e n o l i pc h h r ce sis o a- atce swela e e aie u sa it b to d lp rmee so eals ae a d itt e c aa tr t fwe lp rilsa l s g n r l d Ga sin d sr uin mo e aa tr fd t —c n i c z i i l i ・c l u v ltc e ce t. f e s ae c r ee o fiin s W h n t e e ta td fau e r p l d f re gn y ia a atce rc g i o t n e h xr ce e t r swe e a p i o n ie tp c we p ril e o n t n,he e l r i rc g iin r t e c e 8 9% . x e me tlr s lsp o e ta e t rs e ta td b h rp s d meh d c n b te x e o n t ae r a h d 8 . o E p r n a eu t rv h tfau e xrce y te p o o e t o a etre — i prs r h lg h a trsiso e rg a h a atce . e smo oo c a ceit ff ro r p ywe p rils p y r c r
2013年全国设备润滑管理与油液监测技术高峰论坛胜利召开
a n d s h a p e f e a t u r e s [ J ] . T r i b o l o y g I n t e n r a t i o n a l , 2 0 0 8 , 4 1 : 3 4 — 4 3 .
【 7 】刘洪涛 , 葛世荣. 磨屑轮廓的雷达 图分形表征 [ J ] . 科学 通
3 7 —3 8 .
【 9 】于世强 , 戴兴建. 基 于背景色彩识别的磨粒图像分割方法
报, 2 0 0 7 , 5 2 ( 7 ) : 1 5 8 6— 1 5 9 0 .
【 8 】高孝清 , 左洪福, 陈果, 等. 复杂背景下磨粒显微图像分割
[ J ] . 南京航 空航 天大 学学 报 , 2 0 0 1 , 3 3 ( 6 ) : 3 7 — 3 8 .
Ga o Xi a o q i n g,Zu o Ho n g f u,Ch e n Gu o,e t a 1 .De b is r i ma g e
t h e t e c h n i q ue s a b o u t e x t r a c t i n g t h e we r a pa r t i c l e mo r p h o l o g i c a l
f r a c t a l p a r a m e t e r [ J ] . L u b i r c a t i o n E n g i n e e i r n g , 2 0 0 4 , 2 9 ( 6 ) : 3 0
4 结 论
1 6 】S t a e h o w i a k G P , S t a c h o w i a k G W, P o d s i a d l o P . A u t o m a t e d
基于支持向量机的磨粒铁谱识别系统
基于支持向量机的磨粒铁谱识别系统刘国光摘要:提出了一个基于支持向量机的磨粒模式识别系统。
该系统先对磨粒的铁谱分析图像进行预处理,然后提取特征参数,最后利用支持向量机对磨粒所属的类型进行分类。
关键词:支持向量机;铁谱分析;磨粒;分类器铁谱监测技术通过从铁谱片得到的磨粒图像,提取磨粒的特征信息(如形态、成分、粒度、尺寸分布、浓度以及颜色等特征),并据此来确定机器发生的磨损类型,从而达到监控机器磨损状态的目的。
目前,磨粒识别的工作主要由领域专家通过观察分析来实现。
这种方法费时费力,并对人员的专业知识水平和经验有较高要求,因而限制了铁谱分析技术的应用与推广。
因此,如何将计算机图像处理技术与铁谱分析相结合,并采用合适的分类器对磨粒进行分类,是目前磨损诊断和铁谱分析领域的关键技术。
支持向量机(Support Vector Machines-SVM)不是要得到样本数趋于无穷大时的最优解,而是追求在现有有限样本的情况下得到最优解,是兼顾到经验风险和置信范围的一种折中思想。
本文讨论以支持向量机为分类器的磨粒铁谱识别技术。
一、系统组成所研制系统的基本思路是铁谱显微镜观察得到的磨粒图像通过CCD摄像,经图像采集卡转换成数字信号,送入计算机中存储为数字图像,并在计算机中对磨粒图像进行处理和分析。
处理后的数字信号通过图像采集板的逆转换,得到模拟信号,在监视器上显示处理后的磨粒图像。
利用预先建立的磨粒样本图像数据库,可对分类器进行学习训练。
然后,利用分类器识别所测磨粒样本,从而实现机器在运行状态及零部件失效方面的智能监测与诊断。
本系统组成框图如图1所示。
二、图像预处理为了便于识别磨粒,必须对铁谱图像进行预处理,包括图像分割、滤波处理、边缘检测等。
1.图像分割铁谱磨粒的彩色图像由磨粒和背景组成。
为了分析图像的特点,常需要从整体图像中分离出特定对象,从而把目标与背景分开,这就是图像分割。
属于图像不同部分的像素点各自具有一定程度的均匀性(或一致性)。
机车发动机铁谱磨削微粒的智能识别与分析
机车发动机铁谱磨削微粒的智能识别与分析
李忠;曾昭翔;杜永平;陈克兴
【期刊名称】《铁道学报》
【年(卷),期】1997(000)001
【摘要】铁谱技术是机车内燃在损工况监测与故障诊断的重要油液分析手段之一,本文将其信息处理过程中的关键技术难点和重点--“磨粒图像自动识别与分析”作为主要研究对象,在分析综述年来有关研究方法的基础上,了基于神经网络解决彩色磨粒图像自动识别问题的思路、方法以及相应的处理流程、模型和软件,并给出有关实验和初步应用结果,论证了这一方法的可行性,价值与前景。
该流程可用于其它微粒图像自动识别领域。
【总页数】6页(P20-25)
【作者】李忠;曾昭翔;杜永平;陈克兴
【作者单位】北方交通大学;北京科技大学
【正文语种】中文
【中图分类】U269.5
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1.内燃机车铁谱分析中大磨粒浓度的定量分析与智能监测 [J], 王番;秦杉;赵小亮;
李刚
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3.基于12150发动机的铁谱图像识别系统的设计与实现 [J], 李峰;张英堂;任国全;
赵文宽
4.基于铁谱分析技术的磨屑图像智能识别系统研究 [J], 贺素馨;袁建畅;曹亚斌
5.内燃机车发动机产生的磨粒之铁谱分析 [J], 金元生;杨其明
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磨粒磨损微观形态及变迁
磨粒磨损微观形态及变迁
李志章
【期刊名称】《钢铁研究》
【年(卷),期】1989()3
【摘要】在 SEM 电镜中直接观察研究了退火态和率火、回火态钢的单颗粒磨粒磨损过程,发现随侵入比的增加磨损形态由犁沟向堆积形成,进而过渡到切削磨损形态。
但是二者的磨损率、形态的变迁、临界侵入比(D_p~*、D_p^(**))与其硬度之间有着不同的关系,由此建立了淬火、回火钢的磨粒磨损耐磨性与硬度的新关系式。
【总页数】7页(P31-36)
【关键词】钢;金属;磨粒;磨损
【作者】李志章
【作者单位】浙江大学
【正文语种】中文
【中图分类】TG142.14
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5.PMCC的磨粒磨损微观形态和机理的研究 [J], 马海华;李志章
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铁谱磨粒图像的计算机图像处理
铁谱磨粒图像的计算机图像处理
凌玲;陈大融;孔宪梅
【期刊名称】《机械设计与研究》
【年(卷),期】1994()1
【摘要】本文从计算机图像处理的系统开始,系统地介绍了在铁谱磨粒图像分析
过程中,进行图像处理的各个环节。
应用分布直方图法去除磨粒图像的背景,运用阈值分割法区分了两种不同颜色的磨粒,并且介绍了提高图像质量的三种滤波方法。
通过边界的跟踪搜索方法获得了能完全代表磨粒几何形状特征的边界链码,为进一步的研究奠定了基础。
【总页数】4页(P41-43)
【关键词】磨粒;图象处理;铁谱技术
【作者】凌玲;陈大融;孔宪梅
【作者单位】上海交通大学,清华大学
【正文语种】中文
【中图分类】TH117.1
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5.气泡高干扰在线铁谱视频图像的磨粒快速分割算法研究 [J], 李梦琳;范斌;刘勇;张鹏;杜文亮;毛军红
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铁谱磨粒磁化方向的自动识别方法
铁谱磨粒磁化方向的自动识别方法
吴刚;吕植勇;严新平;周新聪
【期刊名称】《润滑与密封》
【年(卷),期】2003(000)002
【摘要】本文介绍了在磨粒图像中判断磨粒的磁化方向的算法.在普通的铁谱图像中,先分别计算出每一个磨粒的重心,再根据点到点的关系,求出每一个磨粒的方向.最后归纳出整个铁谱图像的磁化方向.它为判断机械部件的摩擦磨损情况提供了较好的依据.
【总页数】3页(P30-32)
【作者】吴刚;吕植勇;严新平;周新聪
【作者单位】武汉理工大学可靠性工程研究所,武汉,430063;武汉理工大学可靠性工程研究所,武汉,430063;武汉理工大学可靠性工程研究所,武汉,430063;武汉理工大学可靠性工程研究所,武汉,430063
【正文语种】中文
【中图分类】TH12
【相关文献】
1.基于BP神经网络的铁谱磨粒图像识别方法研究 [J], 刘粲;谢小鹏;陆丕清;冯伟
2.光谱和铁谱及自动磨粒激光技术在油液监测中的应用 [J], 徐金龙;粟斌;程琛
3.铁谱图像典型磨粒自动提取方法研究 [J], 张云强;张培林;王国德
4.基于支持向量机的铁谱磨粒自动识别 [J], 邱丽娟;宣征南;张兴芳;何照荣;孙志伟;
5.基于支持向量机的铁谱磨粒自动识别 [J], 邱丽娟;宣征南;张兴芳;何照荣;孙志伟
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齿轮箱磨粒在铁谱片上的识别特征
齿轮箱磨粒在铁谱片上的识别特征
胡元哲
【期刊名称】《润滑与密封》
【年(卷),期】2006(000)003
【摘要】介绍了铁谱分析的原理、样品的制备方法和铁谱分析的步骤,概括了齿轮箱齿轮、滚动轴承、滑动接触3种主要摩擦副在磨合磨损、正常磨损、异常磨损(过载、过速、疲劳)3个阶段的磨粒的主要识别特征,包括尺寸、尺寸分布、数量、成分和形貌等.
【总页数】3页(P148-150)
【作者】胡元哲
【作者单位】西安科技大学基础部,陕西西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】TH117.1
【相关文献】
1.铁谱片磨粒单层沉积状态的灰关联分析 [J], 刘莹;白秀琴;陈定方;温诗铸
2.铁谱片磨粒单层沉积状态因素的模糊性和分析方法 [J], 李小兵;刘莹
3.单层磨粒沉积铁谱片制作条件的优化研究 [J], 姜旭峰;费逸伟;钟新辉;王惠
4.旋转式铁谱仪谱片磨粒定量分析方法研究 [J], 李林宁; 刘同冈; 刘书进; 马萧萧; 游坤
5.基于Faster R-CNN的齿轮箱铁谱磨粒识别 [J], 何贝贝;崔承刚;郭为民;杜琳娟;刘备;唐耀华
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铁谱磨粒图像多焦点融合算法研究
铁谱磨粒图像多焦点融合算法研究
王涵;左洪福;刘珍珍;费航;苏岳
【期刊名称】《润滑与密封》
【年(卷),期】2024(49)3
【摘要】铁谱分析技术是一种常用的磨损监测技术。
受限于高倍物镜下的景深限制,一张铁谱大磨粒图像往往只有局部聚焦清晰的特征。
为了能够解决在高倍物镜下铁谱大磨粒图像的自动化清晰采集以及高质量图像融合问题,设计并构建一套自动化扫描显微系统,该系统可进行多焦点铁谱图像的自动扫描采集;同时,提出一种基于相位一致性的铁谱磨粒图像多焦点融合算法,对自动扫描的多焦点图像进行融合,得到清晰的磨粒图像。
实验结果表明,设计的自动化扫描显微系统能快速完成多焦点铁谱图像的自动化采集流程,提出的图像融合算法相较于传统的小波图像融合算法具有更高的图像评价质量,并能获得更加清晰的图像边缘信息。
【总页数】6页(P1-6)
【作者】王涵;左洪福;刘珍珍;费航;苏岳
【作者单位】南京航空航天大学民航学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH17
【相关文献】
1.图像颜色特征提取在铁谱图像分类及磨粒识别中的应用研究
2.多层次信息融合在铁谱图像磨粒识别中的应用
3.气泡高干扰在线铁谱视频图像的磨粒快速分割算法
研究4.铁谱磨粒图像的计算机图像处理5.基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究
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第30卷 第1期湖南大学学报 (自然科学版)Vo1.30,No.1 2003年2月Jo urnal of Hunan U niver sity(N atural Sciences)Feb.2003文章编号:1000-2472(2003)01-0043-04铁谱磨粒分形特性探讨X张怀亮,卜英勇(中南大学机电工程学院,湖南长沙 410083) 摘 要:基于磨粒大小与频度关系服从Weibull分布这一条件,得出了随意假定磨粒具有分形是错误的,只有当(rr0)v很小时,磨粒才具有分形特征.利用设计的磨粒分形维数计算系统,通过改变放大倍数对400个铁谱片中的切削磨粒分形维数进行了计算,得出了在铁谱显微镜现有的放大倍数范围内,磨粒的无标度性基本不受影响,选择500~800倍的放大倍数对铁谱磨粒进行分形分析最合适.关键词:铁谱技术;磨粒;分形;无标度性中图分类号:T H161 文献标识码: AInvestigation into FractalCharacteristics of Ferrographic Wear ParticlesZHA NG Huai-liang,BU Ying-yong(Colleg e of M echanical and Electrica l Engineer ing,Centra l So ut h U niv,Chang sha 410083,China) Abstract:The new est prog resses in the fractal study of the fer rogr aphic w ear particles whose fundamental problems w ere its fractal characteristics w ere presented.Based upo n the r elation betw een the size o f the wear particle and the fr equency follo wing the Weibull function distribution,it is w rong supposing random ly that the w ear par ticles have the fr actal characteristics,and right o nly w hen(r/r0)v is m uch ing the fr actal dimension calculation system designed,the fractal dimensions o f the cutting w ear particles fr om400ferr ographic sam ples w ere calculated through changing the m ultiplier. The conclusion is draw n that the non-scale char acteristics o f the w ear particles ar e not affected w ithin the rang e o f m ultipliers of the ferrog raphic m icrosco pe and the multiplier w ithin the rang e o f500~800is the best choice in the fractal analysis o f the ferrog raphic w ear particles.Key words:ferrog raphic technolo gy;w ear particles;fr actal;non-scale char acter istics 机器运转,不可避免要磨损,同时,磨损物以磨损微粒的形式释放到机器的润滑油中,而磨粒的形态与机器摩擦副的磨损信息息息相关.人们运用铁谱技术将磨损物从油液中分离出来制成谱片,通过铁谱显微镜观察磨粒的形态,据此可以进行机器的状态监测、故障诊断和摩擦学状态评价.传统上,人们把磨粒看成是欧氏几何物体,基于欧氏几何原理,利用计算机图像处理技术对磨粒进行定量分析和识别已历经形态学、体视学、贝叶斯分类、专家系统推理和神经网络技术等多个阶段[1-4],至今未能较好地解决机器磨粒的定量分析与计算机自动识别,实践中上述方法也没有得到应用.而分形几何的出现,为此类问题的解决提供了一个强有力的理论工具.近年来,人们使用分形几何理论来表征磨X收稿日期:2001-11-02基金项目:国家自然科学基金资助项目(59775041)作者简介:张怀亮(1964-),男,湖南祁阳人,中南大学教授.粒边缘轮廓的分形[5-7]、磨粒表面形貌的分形[8~10]和磨粒的分形特征与磨损的相关性研究[11]等方面做了许多有益的工作,也取得了一定进展,但现有研究很初步,离实用还有较远的距离.这些工作都是基于假设铁谱磨粒具有分形特性基础之上的,至于这个假设的论证未见文献支持,而磨粒的分形特性是一个基础问题,它的探索有助于人们对机器磨损机理探讨、故障诊断和磨损状态的监测.1 分形的基本内容1983年美国哈佛大学教授曼德勃罗特出版了著名的专著《自然界的分形几何学》[12]而初步形成了其理论系统,并指出这种理论适合于自然界和科学实验中那些形形色色的实体,这是些并非规则和光滑,而是斑痕、麻点、破碎、扭曲、缠绕、纠结、折迭的实体.设U是n维欧氏空间R n中的非空子集,把U 内任何两点间距离的最大值定义为U的直径,记作ûUû,即ûUû=sup{ûx-yû:x,y∈U}.对于集F<R n,如果F可以被有限个直径不超过D的集类{U i}所覆盖,即F<∪iU i, 且0<ûU iû<D, P i则称{U i}是F的一个D-覆盖.设F<R n,s是一非负实数.对任何E>0,定义H s E(F)=inf{6∞i=1ûU iûs:{U i}为F的D-覆盖},其中要取遍所有直径不超过E的F的覆盖而得下确界,且H s E当E减小时增加.关于E取极限,称H s(F)=limE→0H s E(F)为F的s维Hausdor ff测度.可以证明,对集合F存在唯一的非负实数,记为D H(F),满足下列性质:(1)若0<s<D H(F),则H s(F)=∞(2)若D H(F)<s<∞,则H s(F)=0H s(F)即称为集F的Hausdorff维数, Hausdo rff维数是最古老的、也是最重要的一种维数,它对任何集都有意义,是用最有效的包覆定义的维数.根据上述定义,对于任何一个有确定维数的几何形体,若用低于它维数的“尺”去量它,结果为无穷大;若用高于它的维数的“尺”去量它,结果为0;若用与它相同维数的“尺”E去度量,则可得到确定的数值N(E),可用数学式表达为:N(E)=c E-D(1)式中c为比例常数,D称为Hausdorff维数,它可以是整数,也可以是分数.人们常把Hausdo rff维数是分数的现象称为分形,把此时的D值称为该分形的分形维数.分形都具有严格的自相似性和无标度性,但实际系统一般都是统计分形的,总是存在使(1)成立的下限E min和上限E max,使得在区域E min <E<E max内拟合的分形维数D是准确的,因此E min 和E max的重要性并不亚于D,在磨粒分形中,主要指的选取铁谱显微镜的放大倍数范围.2 磨粒分布特性中外学者通过大量实验研究指出磨粒大小与频度的关系服从Weibull分布[13~16]:M(<r)M0=1-exp[-(rr0)v](2)其中M(<r)是所有尺寸小于r的磨粒质量之和, M0是全体磨粒质量之和,r0是分布函数的尺度参数且r0>0,v是分布函数的形状参数且v>0.设M(>r)是尺寸大于r的磨粒质量之和,则有M(>r)+M(<r)=M0(3)由(2),(3)得M(>r)M0=exp[-(rr0)v](4)将(rr0)v看成一个整体变量,把指数函数展开成T aylor级数形式,当n→∞时,该级数是收敛的,有:exp[-(rr0)v]=1-(rr0)v+(rr0)2v/2!+…+(-1)n(rr0)v×n/n!+ (5)将(5)代入(2)中,得M(<r)M0=(rr0)v-(rr0)v-(rr0)2v/2!+…(6)如果磨粒r;r0的,可能(rr0)v很小,从而可去掉(6)式中级数的高阶项,得M(<r)M0≈(rr0)v(7)这样磨粒Weibull分布演化成幂指数分布,一般具有幂指数分布形式的是分形的[12].对于小磨粒,(7)是可能成立的;而对于大磨粒,必需验算(rr0)v大小与(7)是否成立,才能得出磨粒是否有分形特征,因而任意假设磨粒具有分形特性是错误的.质量的幂指数关系(7)与分形维数关系式(1)的联系,可以通过取增量的办法加以显示.44 湖南大学学报(自然科学版) 2003年对(7)和(1)微分,且把r ,E 看成同一尺码有:d M ~r v -1d r (8)d N ~r -D -1d r(9)因为N 的增量与质量M 的增量有以下关系:d N ~r -3d M (10)把(8)和(9)代入(10),得D =3-v .(11)式(11)经常用于把质量分布换算为数目分布,可以得到分形维数.3 无标度铁谱显微镜放大倍数的探讨切削磨粒如图3(a)所示,是铁谱技术中较典型磨粒之一,外形如切屑状,也可呈螺旋形、圆圈形、曲线形,大磨粒长度25~100L m,宽度2~5L m ;小磨粒长度小于10L m ,宽度小于1L m.大切削磨粒的形成机理是硬表面的锐边、凸起、裂纹插入软表面,从而切削软表面而形成;小磨粒是润滑系统中的磨料微粒嵌入较软的表面,切削而形成.通过实验方法、现场收集了含有切削磨粒的铁谱片400个,改变观察的铁谱显微镜放大倍数,计算切削磨粒的分形维数.3.1 分维计算系统硬、软件软件计算流程图如图2所示.数字图像图像预处理边缘分割FAE NA 方法分形维数结束图2 分维计算流程F ig.2 Br anch dimension calculating flo w ing 软件采用M icrosoft Visual C ++ 6.0编制,图形底层使用图型库,软件工作在Window s GDI 窗口模式下.软件中的图像处理是基于BM P 类,BM P 类可完成对图像文件的加载、保存、显示、逐点控制、色彩的RGB 分离、绘制矩形、直线、透明等处理.根据需要可将BM P 类扩展为HSL 类,它除了继承了BM P 类的高彩图像数据区外,另外有自己的一个和图像等大的数据区用于图像的中间处理.其主要作用是将RGB 图像转换成HSV 模式,并提出单一图素层、彩色图向灰度图的转换、背景填充、保存轮廓信息等.对于结果数据的线性拟合,另外写出专门的处理函数.首先统计出数据范围,得到最佳显示的坐标比例,绘制出坐标轴.然后对数据进行线性回归,求出直线的斜率,将数据点标在坐标图上,并绘制出拟合直线,最后在显示坐标图的同时,将其保存,如图3(b)所示.用圆、矩形和Koch 曲线等已知的分形维数的标准样本检验上述软件,其结果如表1所示.可以看出,计算值与理论值十分接近,这说明编制的软件是正确可靠的.表1 计算检验Tab .1 Calculation Verif ing标准图形分形维数理论值分形维数计算值计算误差圆 1.0000 1.00200.20%矩形 1.0000 1.0170 1.70%45 第1期 张怀亮等:铁谱磨粒分形特性探讨 3.2 数据处理用编写的软件对如图3(a)所示的切削磨粒样本进行了计算,计算结果如图3(b)所示.同理,对400个铁谱片中的切削磨粒先用200倍放大倍数进行计算,得到400个切削磨粒的分形维数,对结果进行分布检验,发现符合正态分布,并计算正态分布特征参数.然后逐渐加大放大倍数进行同样的计算过程,其结果如表2所示.(a)切削磨粒 (b)切削磨粒分维 (a)C uttin g mill grain (b)Branch dimens ion of cutting mill grain图3 磨粒样本及计算结果Fig.3 Sw atch o f mill gr ain and t he co mputed result 表2 切削磨粒分形维数计算结果Tab .2 Branch dimension rusult of cutting mill grain放大倍数样本数目结果分布均值L D 方差R 2标准偏差R 200400正态分布 1.040 4.423e -40.021*******正态分布 1.080 3.927e -40.0198800400正态分布 1.102 3.579e -40.01891000400正态分布1.1406.238e -40.02503.3 计算结果讨论由表2可知,当放大倍数从200~1000倍变化时,切削磨粒分形维数在1.040~1.140变化,均值大小基本互相接近;但随放大倍数的增大而增加,方差数值刚好相反;但在放大倍数1000倍时方差反而增加了.这是因为分形是大小碎片聚集的状态,是没有特征长度的图形和构造以及现象的总称.分形维数是描述碎片轮廓、表面形状充满空间能力大小的一个量.随放大倍数的增大,切削磨粒轮廓更清晰,给出了更多、更详细的轮廓细节,故分形维数相应地增加.同种放大倍数样本的切削磨分维值而相互靠近,而使得方差变小.当放大倍为1000倍时,磨粒轮廓信息可能过于详细、细节突出,分形维数值有分散的趋势,从而方差变大.4 结 论(1)随意假定铁谱磨粒具有分形特性是错误的,只有(r r 0)v很小的磨粒才具有分形特性;(2)在铁谱显微镜现有的放大倍数范围内(200~1000倍),铁谱磨粒的无标度性基本不受影响;在500~800倍时,铁谱磨粒的无标度性最好.因此,对铁谱磨粒进行分形分析时,选择500~800倍放大倍数较合适.参考文献[1] 陈国安,葛世荣,张晓云.分形几何与摩擦学进展[J ].润滑与密封,1999,(5):69-71.[2] 刘金龙,陈国安,葛世荣等.磨粒分形识别及发展[J].润滑与密封,2000,(5):2-7.[3] 金占明,邵荷生.磨料磨损磨屑的计算机图像分析法研究[J ].润滑与密封,1990,(6):10-18.[4] 冼亮,陈大融.铁谱磨粒数字特征分析系统[J].清华大学学报,1992,32(5):60-64.[5] M A ND ELBRO T B B .F ractals F or m Chance andDimensio n[C].Fr eeman,San F ra ncisco ,CA ,1977,25-35.[6] CL A RK N N.T hr ee techniques for im plementingdig it al fr actal ana ly sis for par ticle shape [J ].Po wder T echno lo gy ,1986,46:45-52.(下转第53页)46 湖南大学学报(自然科学版) 2003年图2 计算结果输出F ig.2 T he output of basic param et er4 结 论由计算结果可以看出,采用非对称配气凸轮型线,在上升段和下降段采用不同的计算系数,一方面提供了较大的气门开启速度,这就保证了配气机构可以获得足够的时面值,以提高充气效率和降低残余废气系数,改善发动机的动力性;另一方面,它限制了气门落座的速度,这对提高发动机可靠性,延长配气机构寿命,以及降低噪声都是很有帮助的.参考文献[1] 杨连生.内燃机设计[M ].吉林:中国农业机械出版社,1980.[2] 廖晓山.汽车发动机配气机构[M ].吉林:吉林人民出版社,1981.[3] 付光琦.高次多项式非对称高速车用柴油机配气凸轮型线设计[J].内燃机学报,2001,19(1):26~28.[4] 张靖周.非对称配气凸轮实测升程数据的优化拟合[J].南京航空航天大学学报,2000,32(2):219~223.(上接第46页)[7] PODSIADL O P,S TACHOW IAK G W.Evaluation ofboundary fractal meth ods for the ch aracterization of w ear particles [J ].Wear,1998,217:24-34.[8] M ANDELBROT B B .Self -affinefractals and fractaldimen sions [J ].Phys ica S cripta ,1998,32:257-260.[9] ST ACHOWIAK GW ,PODSIADL OP.Sur facecharacteriz ation of w ear particles [J ].Wear,1999,225:1238-1247.[10] FIS HER Y .Fractal image compress ion ,theory an dApplication [M ].New York :S pringer -Verlag ,1995.[11] PODS IADLO P,KUST ER M ,ST ACHOW IAK G W.Numer ical analys is of w ear par ticles from non -arthritic and osteoarthritic human k nee joints [J ].Wear ,1997,210:318-325.[12] M ANDE LBROT B B.T he Fractal Geometry of Nature[M ].S an Francis co:W.H Freeman,1983,10-11.[13] ROYLANCE B J ,POCOCK.W ear studies th rough particles ize dis tr ibution (1):Applicationofth e w eib ulldis tribution to ferrography [J ].W ear ,1983,vol .90:113-136.[14] ROYLANCE B J,VAUGHAN.W ear studies throughparticle siz e dis tribution (2):Application of the w eib ull dis tribution to ferrography [J ].W ear ,1983,vol .90:137-147.[15] 金占明,邵荷生.磨料磨屑的计算机图像分析法研究[J].润滑与密封,1990,No.6:10-18.[16] 左洪福,刘玉平.发动机磨屑尺寸的分布模型及其应用[J ].南京航空航天大学学报,1995,27(6):784-790.53 第1期 刘 彪等:高速车用发动机非对称配气凸轮型线设计方法研究。