基于在线铁谱图像的磨损机理智能辨识

基于状态的维护(Condition based maintenance,CBM)理念为机器健康状态维护提出了实时监测的新挑战。现有研究由于缺乏在线信息获取手段,磨损状态监测逐渐成为CBM的技术瓶颈。基于特征磨粒的磨损机理判断方法已经被广泛应用在离线磨损分析中,但是在线磨损机理的表征依然是一个很大的问题。针对基于在线铁谱图像的磨损机理开展研究。为了在一副在线铁谱图像中获得分离的磨粒图像,研究磨粒在在线铁谱传感器中的沉积机理。研究结果表明,磨粒链是图像中的主要形态,这是由于先前沉积的磨粒产生的局部磁场所致。设计一种依靠自适应调节沉积时间的在线磨粒沉积方法。运用该方法可以在在线铁谱图像中获得分离的磨粒,为特征磨粒的特征辨识提供了便利。参考分析铁谱知识,提取特征磨粒的4种形态学特征(当量尺寸、长径比、形状因子和分形维数)以综合表征4种典型磨损机理,包括正常、切削、疲劳、严重滑动磨损。采用反馈式人工神经网络构建自动磨损机理辨识模型。采用离线铁谱图像样本验证所建模型,结果表明该模型可以识别在线磨粒图像中的特征磨粒。对在线磨损机理表征方法进行了有意义的探索,所得研究成果将为在线磨损状态表征提供可行方法。     

大功率矿用减速器油液在线监测技术的应用

集成图像可视在线铁谱传感器和在线黏度传感器,设计了一种大功率矿用减速器磨损状态在线监测系统,采用多级监测技术实现了井下减速器的远程监测。将该系统用于超重型刮板输送机动力部的油液监测,结果表明,该系统能够实现润滑油的远程监测;通过监测发现经过跑和后的减速器油液里磨粒尺寸大多在50μm以上,与实际情况相符。     

自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用

铁谱图像处理、分析的目的就是要通过对图像中磨粒信息的研究来判断机械磨损形式及故障原因,而磨粒信息的获取依赖于铁谱图像磨粒的分割和磨粒特征的提取。本文将数学形态学中的自动阈值算法引入铁谱磨粒图像的分割中,利用MATLAB程序成功地完成了磨粒图像的分割,有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用

铁谱图像处理、分析的目的就是要通过对图像中磨粒信息的研究来判断机械磨损形式及故障原因，而磨粒信息的获取依赖于铁谱图像磨粒的分割和磨粒特征的提取。本文将数学形态学中的自动阈值算法引入铁谱磨粒图像的分割中，利用MATLAB程序成功地完成了磨粒图像的分割，有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究

鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明：基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。     

显微磨粒图像识别知识规则提取及其应用研究

针对新研制的多功能油液磨粒智能检测系统MIDCS中的磨粒图像识别问题,引入数据挖掘方法获取了磨粒图像识别的知识规则,实现对磨粒类别的智能识别。利用MIDCS系统获取实际航空发动机运行过程中由于滚动轴承磨损而产生的大量典型磨粒,基于图像分析方法提取16个磨粒特征参数,形成标准案例库;利用Weka软件的决策树算法自动提取知识规则,并对知识规则进行优化和简化;对所提取得到的知识规则进行验证和分析。结果表明,所提取的磨粒识别规则符合磨粒识别的统计规律,识别规则不仅简洁,而且具有很高的精度。基于Weka软件的规则提取方法大大提高了MIDCS系统的磨粒识别自动化和智能化水平,对于利用MIDCS进行航空发动机滚动轴承疲劳磨损故障诊断,具有重要的工程实用价值。     

基于灰靶理论和磨粒浓度的磨损状态自动识别

利用图像分割算法可得到铁谱图像上按尺寸分布的各个级别的磨粒浓度,但如何据此对磨损状态进行自动识别是自动化铁谱分析的难点。将灰靶理论引入到磨损状态自动识别中,依据图像各尺寸的磨粒浓度建立模式序列,并从模式序列中构造标准模式;然后计算出贡献度加权值,并将贡献度权值引入靶心度的计算;再通过靶心度和设备磨损状态的分级,实现对设备磨损状态的自动识别。     

油液在线监测系统中的磨粒识别

针对机械设备磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统.根据系统的光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标.基于最小二乘支持向量机设计了两类磨粒分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取.在此基础上,根据磨粒识别体系,设计了磨粒综合分类器.最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明,系统的识别精度达到95%以上,满足磨粒在线监测要求.     

基于Faster R-CNN的齿轮箱铁谱磨粒识别

在利用铁谱技术对齿轮箱磨损状态进行评估时,存在磨粒特征提取困难且磨粒识别的数量有限的问题,基于铁谱磨粒图像特性,提出基于Faster R-CNN算法的铁谱磨粒识别。该算法采用ResNet-34网络完成铁谱磨粒特征自动提取,并采用RPN网络实现对图像中多个磨粒的识别。通过实验对Batch_Size和学习率超参数进行优化,使用超参数优化后的Faster R-CNN算法进行实验。结果表明:该方法克服了磨粒交叉引起的识别难点,能识别一副图像中的多个磨粒,能统计各类磨粒数量,且准确率较高;在磨粒背景颜色不同、存在噪声干扰等情况下,该方法仍能够准确判断磨粒类型,具有较好的稳定性。     

机械磨损过程的在线监测

润滑油中含有丰富的机械零件磨损过程的信息,特别是分布在油中的磨粒直接反映了零件磨损量与状态信息,因此通过采集润滑油中的磨粒,可获取机械的磨损过程信息.根据对油中磨粒检测的需要,设计了磨粒传感器,并对其进行了特性试验.同时论述了对油中磨粒检测的检测方法,和检测系统的软/硬件结构.试验及应用表明,根据检测油液中的磨粒的含量和产生速率与预置数据进行对比分析,获取零件的磨损过程信息,可以准确地判断机械的磨损过程.     

磨粒均匀涂布制谱方法研究

磨损微粒分离和收集是各种铁谱检测仪器的关键技术，文中提出了一种全新的均匀涂布制谱方法，磨粒不受挤压和碾磨作用，保持颗粒的原始信息。为此设计了磨粒制谱装置，并对样品制备，实验结果进行了分析和讨论。     

刀具磨损原因分析及改善措施

在金属切削过程中,刀具存在不同形式的磨损.通过分析刀具磨损机理,提出改善刀具工作条件、减少刀具磨损、提高刀具寿命的方法.     

自补偿的磨损模型研究

本文以钢厂轧机压下系统的丝杆螺母副为例，考虑了金属直接接触，流体膜和磨损自补偿膜的减磨作用，在理论分析和试验综合的基础上，建立了磨损自补偿润滑下钢－铜摩擦副的磨损模型，该模型能较好地解释一系列摩擦学试验和分析试验结果。     

磨损时间对金属磨损自修复的影响及机理分析

利用MMU-5G型端面摩擦磨损试验机,研究不同磨损时间对45钢－45钢摩擦副磨损表面自修复膜生成的影响及其机理,借助KYKY-2800型扫描电子显微镜测试分析摩擦副的表面和自修复层形貌及表面成分组成。结果表明,磨损时间对添加剂在磨损表面形成自修复膜影响显著;摩擦磨损时间为24h时,试样失重为零,试样磨损表面自修复膜生成;自修复膜的生成使得试样摩擦磨损表面平整光滑,可以有效降低金属磨损。     

Modeling of Fretting Wear Based on Solution of Wear Contact Problem

Simulation of fretting wear on the basis of deformation model of Winkler and the given elementary wear law is presented. Comparison between obtained theoretical results and known experimental data is carried out.     

高分子复合材料齿轮磨损模型及磨损测试研究

基于Archard磨损模型,建立高分子复合材料齿轮磨损量模型;分析黏弹性体高分子复合材料齿轮的啮合特性,探讨高分子复合材料齿轮磨损量测量原理。设计了一种高分子复合材料齿轮磨损量测量系统,该系统的测试原理是,通过单铰链支撑的悬臂梁和枢轴箱对齿轮动态加载,使齿轮轮齿表面发生磨损从而导致枢轴箱发生旋转,通过位移传感器测量枢轴箱的偏转角,然后由建立的偏转角与齿轮磨损量之间的关系模型计算得到磨损量。在设计的测试系统上对尼龙66齿轮进行疲劳磨损实验,实验结果和理论模型计算结果基本吻合,既验证了理论模型的正确性,也为高分子复合材料齿轮磨损测试提供了一种新方法。     

磨粒在磨粒探测器中的沉降运动研究

研究了在线铁谱仪磨粒探测器中的磨粒沉降运动规律,建立了磨粒在流道-磁极倾角方案下的运动模型,采用有限元法仿真了直流电磁装置的磁场分布情况,并研究了初始高度y0和磨粒直径D等参数对磨粒沉积位置的影响。结果表明,在油样流动方向和磁极之间存在倾角γ的条件下,磨粒在磨粒探测器中按照尺寸大小有序沉积,且沉积位置和油样入口端之间的距离随着初始高度y0增加而增加。     

电极修磨刀片磨损预测模型及磨损规律研究

采用点焊电极修磨器对烧损的电极进行修磨时,电极修磨通过修磨烧损电极的表面去除堆积在电极面上的合金层,使电极面形状重新达到使用标准,并延长电极使用寿命。选择合适的修磨参数是保证修磨质量和延长修磨刀片使用寿命的重要因素。本文采用点焊电极修磨刀片对Cr-Zr-Cu合金棒进行修磨,以一定修磨次数下刀具后刀面的相对磨损量为目标建立预测模型,并根据预测模型对磨损规律进行研究。     

Analysis for Wear Behaviors of Oxidative Wear

Sliding wear tests were performed for H13 steel and a cast steel under atmospheric conditions of 25, 200, and 400°C. XRD results identify that oxidative wear prevailed for the steels during sliding at 200–400°C. However, the oxidative wear at 200°C presented entirely different wear behaviors from the one at 400°C. With an increase of load, the oxidative wear at 200°C exhibited slowly increased and lower wear rates, despite relatively less tribo-oxides. On the contrary, although there were more tribo-oxides, the oxidative wear at 400°C presented rapidly increased and higher wear rates. The former oxidative wear could be classified into mild wear; the latter one fell beyond mild wear. The two types of oxidative wear universally existed; their discrepancies were mainly attributed not to the tribo-oxides, but to the extent of softening and deformation of substrate. Hence, we suggested that the two types of oxidative wear should be distinguished in the coming research, and were termed oxidative mild wear and oxidative wear, respectively.