基于磨粒特征的矿用减速器磨损状态在线监测方法研究

为实现在线磨损状态监测技术在矿用减速器的工程应用,进行了在线铁谱磨粒特征与减速器磨损状态的映射关系的研究。首先,利用在线铁谱图像自动采集系统获取磨粒图像。进而利用数字图像处理技术获取磨损颗粒信息,主要包括:采用Otsu's自动阈值分割法将目标磨粒从图像背景中分离出来;通过像素扫描和边缘检测等方法提取磨粒的相对浓度和最大宽度尺寸信息。最后,获取设备运行过程中磨粒的统计学特征在时间序列上的变化趋势,实现矿用减速器的磨损状态在线分析。所提出的方法通过在线磨损的工程试验结果进行了有效性验证,为矿用设备的自动化监测与智能维护提供了新的技术手段。     

基于显微图像识别的在线滑油中磨粒分析方法

针对现有显微图像油液磨粒监测技术的芯片结构的不足,改进微通道与外通道结合处结构,减小了微通道被阻塞的可能性,提高了检验精度。为了提高机器润滑油中金属磨粒在线图像识别的准确性,分析图像运动模糊退化模型,并以自相关函数估算模糊尺度,采用基于维纳滤波的图像恢复算法获得清晰的磨粒图像;应用图像差值与最大类间方差法（Otsu）对图像进行分割并对分割后的磨粒图像计数获得磨粒等效直径和分布。研究结果表明,该图像分割方法提高了油液磨粒的在线实时检测的准确率,其精度达95%以上。     

油液在线监测系统中磨粒识别技术研究

针对磨损状态监测要求,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磨粒两类分类器,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;根据磨粒识别体系,设计了基于最小二乘支持向量机的磨粒综合分类器。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,结果表明本系统具有较高的检测精度和识别效果。     

图像可视在线铁谱传感器的图像数字化处理技术

为实现图像可视在线铁谱传感器的磨粒图像自动辨识,建立数字图像获取系统,探讨铁谱图像数字化处理方法。研究了铁谱图像的预处理方法,对比在RGB和YUV颜色空间对铁谱图像的灰度化处理效果,采用不同的微分模板对平滑后图像进行锐化处理;探讨减背景法和自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用效果;给出适用于在线铁谱图像的定量描述方法。研究表明,采用YUV颜色空间的明视度分量可以得到平滑的灰度图像,合理的模板选择可以使微分法在锐化磨粒边缘的同时保持整体图像的平滑;铁谱图像的磨粒分割结果表明,减背景法由于采用人工选取门限值而难以适用于在线铁谱图像的处理,而自动阈值法可以根据铁谱图像自动选取合适的阈值以达到良好的分割效果;采用磨粒百分覆盖面积作为定量指标可反应良好分割的铁谱图像中的磨粒统计质量分数。     

便携式润滑油中磨粒图像采集仪的磁极结构

基于野外环境对润滑油中磨粒检测的需求,分析各种磨粒检测技术,设计一种采用磁极吸附和CCD传感器相结合获取磨粒图像的便携式润滑油磨粒图像采集仪。为了在有限的仪器结构空间内,获得最佳的磁力吸附效果,使尽可能多的磨粒吸附到CCD传感器的焦平面上,对磁极的结构参数,包括磁极截面积、宽度、厚度,励磁线圈长度、厚度及其与磁极的相对位置等进行分析,获得最佳的磁极尺寸。分析沉积区域的磁场强度变化,发现从回形铁芯到磁极端点,磁场强度在不断增强,直到在磁极与空气的临界面上到达巅峰,随后迅速衰弱,到沉积区域中心后又快速回升,形成一个M型曲线。     

基于KZK方程的在线超声磨粒传感器的设计

针对超声磨粒传感器的设计问题,利用时域KZK方程对超声传感器的声场进行数值模拟,分析传感器的关键参数如晶片半径、焦距和中心频率等对声场的影响。仿真结果表明:传感器的焦距越大,聚焦声场的声压越小、焦斑增大;随着传感器晶片半径的增大,焦斑区域先减小后变大,焦点声压先增加后降低;传感器中心频率越高,焦斑越小,声压先增后降。对比分析发现,KZK方程计算结果与传统经验公式的计算结果有较大差别,在磨粒传感器设计时应予以考虑。     

新型超声磨粒传感器检测能力实验研究

搭建测试实验系统对设计新型超声磨粒传感器的磨粒检测能力进行实验分析。利用不同尺寸范围的模拟磨粒对传感器的尺寸检测能力进行实验测量。结果表明,该传感器能够有效检测45~220μm的磨粒,检测尺寸上限约为220μm,且具有检测更小磨粒的能力。通过理论计算并与Spectro LNF Q~(200)磨粒自动分析仪进行磨粒浓度检测对比实验表明,该传感器能够有效检测磨粒数量浓度高达14 000个/m L的油液。     

基于颜色特征提取的磨粒材质识别

在机械设备磨损过程中,不同材质摩擦副磨损产生的磨粒颜色各不相同,通过研究磨粒颜色可以判断发生磨损的材质及磨损产生机制,进一步判断出磨损或故障所发生的部位。采用典型材质磨粒颜色标准库,构建基于磨粒颜色模糊辨识的材料判断方法,利用K-Means聚类算法和基于欧氏距离的最小距离分类法实现磨粒颜色提取及典型材质的自动识别,为机器设备磨损故障监测中的机制分析及磨损部位判定提供了新方法。     

航空发动机滑油磨粒在线监测

航空发动机轴承部件磨损是导致发动机失效,引起飞机重大事故的主要因素之一。分析了航空发动机突发性剧烈磨损的疲劳磨损失效机理,陈述了磨粒尺寸和数量表征磨损程度的关系,系统介绍了各种航空发动机滑油磨粒在线监测技术,讨论了各技术方法的原理、技术特点、典型参数、典型应用、最新研究成果及技术适应性。滑油磨粒在线监测技术,能有效发现航空发动机突发性剧烈磨损,及时预警失效,避免出现重大事故,具有重大工程应用价值。     

基于灰色信息融合技术的磨粒识别方法

传统的灰色关联度计算方法是将单特征关联系数简单的进行求和平均,在磨粒识别中其识别结果分辨率不高,容易造成误判。提出了一种基于灰色信息融合技术的磨粒识别方法,它首先将各组单特征关联系数作为多源证据,然后利用D-S证据理论进行有效融合计算灰色关联度,实际计算表明,该方法能明显提高磨粒识别结果的分辨率及准确率。     

风电齿轮箱润滑油污染物及油中磨粒状态分析

污染物是造成风电齿轮箱失效的一个重要原因。为了研究油中污染物及磨粒存在状态对齿轮箱的影响,指导齿轮箱的维护,对某风场已正常运行4年的18台风机在不同运行时段齿轮油中污染度、水分及磨损颗粒物进行检测。结果发现,大部分齿轮油的污染度难以维持在17/15/11(ISO4406),部分风机齿轮油污染度甚至高达22/20/16(ISO4406)。在污染颗粒物中,主要以4~6μm的颗粒物为主,每毫升油液中污染颗粒物数量最高可达24 911个;该风场齿轮油中水分和酸值的含量均在正常运行范围内,对油品和齿轮箱的危害较小;该风场正常运行中的风机的齿轮和轴承均发生了一定程度的磨损,主要以疲劳磨损为主,尺寸最大的颗粒为严重的滑动磨损产生的。     

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.     

磨粒在线监测装置及其试验研究

针对磨粒在线监测方案实施复杂、抗干扰能力差等问题,设计了一种基于磁场力测量的快速磨粒监测装置。对该装置磁场中的磨粒进行了运动学分析,并利用MATLAB求得了磨粒沉积轨迹的数值解。在此基础上,试验研究了磁场强度、油液黏度及输送速度对磨粒沉积的影响,并对监测装置的线性度、相关性、重复性、定量误差、灵敏度和磨粒捕捉范围进行了测试。结果表明：该磨粒在线监测装置性能稳定,符合监测要求,能够有效地捕捉粒度大于10μm的铁磁性磨粒,可实现对设备初期故障的快速预报。     

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。     

润滑油中磨粒分析磁滤谱仪滤端结构设计

为解决磁滤谱仪的磁铁安装和滤膜放置等问题,对磁滤谱仪进行磁场分析。首先采用ANSYS workbench模块,通过变换2个磁铁块的相对位置和磁极方向,分析沉积面磁感应强度的大小。结果表明:在沉积面上磁铁相互吸引的状态比磁铁相互排斥的状态的磁感应强度要大,2个平行磁铁块距离越近,则在沉积面形成的磁场越强,并且磁场方向与沉积面是平行的。然后采用ANSYS(APDL)模块,在workbench分析的基础上,通过对2个磁铁块的磁感应强度和磁场强度模拟发现,在两者中心位置有磁感应盲区;通过映射路径的方法发现,在磁铁块上方2 mm的平面处出现了磁感应强度最大值,滤膜放置在此位置效果最佳。     

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。     

基于粗糙集和神经网络的润滑油中磨损磨粒的识别

为了更有效地对润滑油中的磨损磨粒进行识别,探讨了基于粗糙集和神经网络的磨粒识别。它首先利用粗糙集理论对磨粒特征参数进行约简,这样能够大大减少了神经网络的输入维数。然后介绍了一种径向基神经网络,并利用它对磨粒进行分类。对20个磨粒进行识别,磨粒分类分对14个,分错6个,识别率达到70.0%。     

基于显微图像识别的在线润滑油中磨粒分析方法

针对现有显微图像油液磨粒监测技术的芯片结构的不足,改进微通道与外通道结合处结构,减小了微通道被阻塞的可能性,提高了检验精度。为了提高机器润滑油中金属磨粒在线图像识别的准确性,分析图像运动模糊退化模型,并以自相关函数估算模糊尺度,采用基于维纳滤波的图像恢复算法获得清晰的磨粒图像;应用图像差值与最大类间方差法(Otsu)对图像进行分割并对分割后的磨粒图像计数获得磨粒等效直径和分布。研究结果表明,该图像分割方法提高了油液磨粒的在线实时检测的准确率,其精度达95%以上。     

气泡高干扰在线铁谱视频图像的磨粒快速分割算法研究

针对在线铁谱视频图像气泡高干扰所面临的磨粒分割困难问题,提出一种气泡高干扰在线铁谱视频图像的磨粒快速分割算法。首先运用运动检测的方法确定视频中气泡的位置,并用相邻帧相同位置的图像信息对气泡区域进行处理,再使用双边滤波对处理后的图像进行平滑去噪,实现气泡干扰的初步抑制;最后基于抑制气泡图像的灰度直方图,对每一帧图像选取其自适应的阈值,实现在线铁谱视频图像中磨粒的快速分割。该研究为在线铁谱的磨粒分割与后续对磨粒特征的智能提取和分析奠定了基础。     

基于模糊灰色信息集成理论的磨粒识别研究

根据灰色系统理论和模糊数学,引进了一种灰关联度综合评价模型和模糊相对权重的概念,并将两者相结合运用到铁谱分析的磨粒识别中,提出了一种新的基于模糊灰关联度的磨粒识别方法。计算表明,该方法比单一地使用灰色关联、模糊聚类具有更好的准确度与稳定性。