铁谱磨粒图像的计算机图像处理

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的能完全代表磨粒几何形状特性的边界链码，为进一步的研究奠定了基础。     

铁谱磨粒图像的计算机纹理分析

利用计算机图像处理技术，采用灰度共生矩阵方法提取典型磨粒图像的纹理特征参数，作为判断机械设备故障机理的判据之一。通过正常、滑动、切削、疲劳磨粒灰度共生矩阵纹理分析，得到熵、能量、惯性矩等参数的范围。     

人工神经网络在铁谱技术磨粒识别中的应用

铁谱技术在机械设备状态监测中得到了广泛的应用，磨粒识别是铁谱分析的一个关键环节，本文提出了一种基于神经网络的磨粒识别方法，利用前馈型神经网络模型对七种典型磨损磨粒进行了实例分析识别，取得了令人满意的结果。     

铁谱磨粒多重分形特征研究

为有效描述铁谱磨粒特征,提出用多重分形谱参数表达磨粒形态特征的新方法。选择盒计数法计算磨粒图像的多重分形谱,研究磨粒多重分形谱的有效性,分析磨粒多重分形谱参数的不变性和鲁棒性;确定磨粒图像预处理方法,并对4类典型磨粒的多重分形谱参数进行统计分析。结果表明:将多重分形谱参数应用于磨粒识别,总识别率为82.5%。磨粒具有明显的多重分形特性,可用多重分形谱参数来描述磨粒的形态特征;多重分形谱参数具有平移不变性,但对灰度变化和噪声干扰的鲁棒性较差,在提取多重分形谱参数时,需要对磨粒图像做严格的预处理。     

计算机磨粒识别技术研究进展

近二十年来,铁谱图像识别技术取得了很大的发展,在图像获取、图像处理与图像特征提取等方面都有了显著的改善,随着计算机信息技术的发展,磨粒识别速度与识别正确率也有了显著提高,本文这些成绩进行了一些总结。同时指出目前还需努力的方向。     

铁谱磨粒形态分形特征参数提取方法研究

阐述了分形与分形维数的定义，给出了铁谱磨粒分形维数和无标度区间的计算原理。编制了磨粒图像处理及磨粒分维计算的计算程序，并以片状磨粒为实例，提取了该磨粒的轮廓分维特征、磨粒表面纹理特征、表面纹理方向特征与磨粒表面间隙度特征四个特征值，为有效识别磨粒提供科学依据。     

基于BP神经网络的铁谱磨粒分类器设计

磨粒类型识别与分类是铁谱技术的主要内容之一,本文基于神经网络原理,探讨了磨损磨粒分类识别的神经网络模型和实现方法。     

磨损磨粒的BP神经网络识别

介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态。铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点。基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本都对网络进行训练,取得了较好的识别效果。     

基于BP神经网络的铁谱磨粒图像识别方法研究

在磨粒识别过程中,铁谱磨粒图像预处理和特征参数提取是关键。应用图像形态学的处理方法对磨粒图像进行预处理,结果表明,利用开运算、闭运算的图像形态学处理方法对铁谱磨粒图像进行预处理,可以消除图像二值化后留下的孤立小碎点、孔洞以及边界断点。通过磨粒图像的统计特征参数和傅里叶特征参数建立BP神经网络,并对磨粒进行识别,结果表明:采用该方法能正确识别磨粒图像,辨别磨损机制。     

回归分析在铁谱技术中的应用

阐述了应用铁谱技术监测内燃机车柴油机运行状况，着重用一元线性回归制定直读铁谱磨粒浓度与机车走行公里的控制图。如果磨粒浓度位于危险线上，则预报柴油机摩擦副出现故障。     

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。     

润滑油中磨粒浓度的动态过程研究

本文根据当前的技术发展现状，以所建立的润滑油循环系统模型为依据，利用传递函数来描述磨粒浓度在润滑油循环系统中的动态过程。根据本文的分析，当磨粒的传输率接近于0时，磨粒浓度接近平稳过程；当磨粒的传输率接近于1时，磨粒浓度趋于平衡浓度。     

颗粒增强型铝基复合材料摩擦磨损性能研究现状与展望

综述了近年来有关颗粒增强铝基复合材料磨损性能的研究现状,讨论了影响铝基复合材料摩擦磨损性能的主要因素,对不同条件下的磨损机制进行了总结,展望了今后研究的发展方向,为今后的研究工作提供参考依据。     

可共享的磨粒识别及磨损诊断系统

针对当前铁谱分析技术存在的不足 ,将计算机图像处理技术、数据库技术、网络通信技术相结合 ,提出了以人工智能、神经网络为核心的设计思想。介绍了基于本思想所建立的可共享的磨粒识别及磨损诊断系统WPRWDS,分析了其系统结构、实现机制、硬软件设计、功能和特点等。     

磨损微粒识别的模糊决策树方法

磨损微粒识别是在磨损工况监控中确定机器磨损类型的关键步骤。本文基于非单调模型推理方法，依据磨粒识别过程中所依赖特征的层次关系，建立了磨粒识别的模糊推理决策树。这一决策树开发的软件试验结果表明，本文所提出的方法在实现磨粒的自动识别方面是有效的。     

带磁切削机理及磁化处理的推广应用

通过对带磁切削的机理研究，发现磁化处理引起的磁致伸缩强化现象能够提高金属材料的强度、硬度及抗粘着磨损的能力，结合磨损的四种基本类型以及磁化处理的效果和可行性，认为磁化处理将是提高金属材料耐磨性的一种简单有效的新方法．     

磨粒轮廓特征变换研究

本文提出了一个磨粒轮廓特征变换的方法，该方法解决了磨粒图像的平移、旋转和大小不变性，同时，该变换所得的结果能较为全面地反映了磨粒的轮廓特征，这使磨粒识别具有较高的准确率成为可能。文中给出了一个利用此变换方法所得的轮廓特征作为神经网络输入的磨粒识别实例。     

含超细颗粒固液二相流对PSZ陶瓷与钢摩擦磨损特性的影响

在往复式摩擦磨损试验机上研究了含超细颗粒固液二相流对部分稳定二氧化锆（ＰＳＺ）陶瓷与ＧＣｒ１５钢滑劝副的摩擦磨损性能的影响。选择９０＾＃机械油和ＱＣ３０汽机油为基础油,分别加入五种超细固体颗粒,配制出不同浓度的２０种油样,分别在１６０１７０和１００℃温度下进行试验。结果表明：超细固体颗粒添加剂的用量、试验温度和基础油都影响陶与钢滑动副的摩擦磨损性能。对超细颗粒添加剂的润滑机理进行了初步探讨。     

磨粒分形识别及发展

相互作用表面间必然会产生磨粒,磨粒含有大量的有关材料摩擦磨损的信息。磨粒形态分析是确定磨损方式和磨损程度的有益手段。磨粒并非是欧氏几何体,而是展示出了分形性质。基于分形几何理论,可获得尺度不变的分形参数,用这类参数可对磨粒形态进行客观、全面的表征。本文综合评述了磨粒分形表征以及磨粒形态与磨损方式、磨损程度间的定量耦合关系等的研究进展,对将来磨粒分形研究的趋势和注意的问题进行了探讨。