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,并以磨粒样本对网络进行训练,取得了较好的识别效果.     

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。     

重载齿轮系统油液分析数据灰色关联分析研究

油液分析是监测重载齿轮传动系统磨损状态的有效方法。通过油液分析方法获得磨粒浓度(WPC)、黏度、酸值和水分指标,构建磨粒浓度与润滑油理化指标的灰色关联方程及灰色关联动态矩阵,研究各监测时段理化指标与磨粒浓度的关联度动态变化趋势。研究表明,灰色关联动态矩阵能直观反映设备各时段的磨损状态与润滑油品质的动态关联情况,为判断在用润滑油是否满足设备的润滑状态提供理论支持,通过长期监测可建立科学合理油品补充周期。同时,可为铁谱分析中磨粒区分和设备磨损状态的判别提供依据。     

基于显微图像的在线润滑油中磨粒识别

针对现有润滑油磨粒监测技术的不足,提出一种将微流控技术与铁谱技术相结合的磨粒在线检测方法。该系统用微流控芯片取代传统铁谱片并显微成像;在图像的模糊恢复上,采用基于运动模糊图像微分与自相关的方法进行模糊尺度计算,应用维纳滤波方法对模糊图像进行模糊恢复,得到纹理及边界更加清晰的图像;在磨粒特征的提取上,运用颜色特征用来识别磨粒的成分,包括铁质磨粒、有色金属磨粒和氧化物磨粒,运用尺度和形状等特征识别磨粒产生的磨损机制;在颗粒的识别上,应用灰色关联分析方法实现磨粒的自动识别。该磨粒在线监测系统不仅能对磨粒进行计数,也可以对磨粒类型进行判断,其准确率达到90%。     

主成分分析在柴油机润滑油磨粒分析中的应用

针对船舶柴油机在用润滑油中的磨损监测问题,对某船队14台同型号柴油机在用润滑油进行监测,取得在用润滑油油样共计105个;利用油料发射光谱技术测量21种典型元素的含量,利用铁量仪和磁力方法测量铁磁性磨粒总量。从105个油样中选取铁磁性磨粒质量分数大于0的油样以及Fe元素质量分数大于平均值的油样共计18个。利用滤膜法分析18个油样的非铁磁性磨粒(大于10μm),统计了非铁磁性磨粒的最大尺寸和平均尺寸。采用主成分分析法对18个油样的发射光谱数据、PQ值、磁力值、非铁磁性磨粒的尺寸最大值和平均值进行分析。结果表明:主成分分析法可以综合多项磨粒监测参数对柴油机的磨损状态进行聚类。经滤膜图像分析验证,该聚类结果具有可靠性。     

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。     

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。     

利用铁谱技术分析某柴油机的摩擦聚合物

发动机所处的磨损状态是判断其是否正常工作的一个重要的标准,其中各摩擦副的工作环境恶劣、磨损过程复杂,很难精确描述.在发动机磨损异常状态监测尤其要引起注意.文章利用铁谱技术对其润滑油变质产物--摩擦聚合物进行监测,通过磨粒分析来判断发动机的磨损状态.     

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。     

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。     

润滑油磨粒浓度的时序分析与在线建模

润滑油中的磨粒通过其浓度,尺寸,形状等特征反映出丰富的来自相对运动表面的摩擦学信息。因而,磨粒分析一直是人们进行机器工况监测和故障诊断的一个重要领域,其中,润滑油中磨粒的浓度作为机器磨损状态最为敏感的因子而成为在线铁谱仪进     

激光粒度分析在油液监测中的应用

为了实现SD16型推土机变速箱运行状态的快速诊断,利用激光粒度分析方法对变速箱润滑油中的磨粒数量和尺寸进行监测,得到不同时刻润滑油中磨粒的粒径分布,并依此判断变速箱的工作状态;研究油液中最大和最小磨粒的增长规律,以判断设备异常磨损时刻,并实现对设备进行及时维修保养。结果表明,激光粒度分析法能够快速有效地监测出油液中磨粒的粒径分布,并可为判断推土机变速箱运行状态提供依据,从而有效预防设备故障发生。     

基于灰色关联分析的磨粒识别

在分析航空润滑油中所含磨粒的特征参数的基础上,提出了融合二维、三维特征参数的磨粒形态综合描述方法,并应用灰色关联分析对航空润滑油中所含的6种典型磨粒的识别进行了分析。结果表明,识别正确率在90％以上。本文的研究结果对于促进基于故障图像信息的发动机状态监测与故障诊断技术的发展具有一定的理论和实际意义。     

磨粒表面三维特征的定量分析与应用研究

磨粒分析技术作为故障监测的重要手段被长期应用于工业生产之中。传统的人工分析系统须有专业人员操作,存在费时、主观性强以及费用高等缺点。针对这种情况,开发一套计算机磨粒分析智能系统。该系统能够实现自动磨粒的图像采集、图像分析与磨粒特征量化识别。介绍此磨粒分析系统所采用的三维(3D)图像采集及重构技术,同时将其结合图像处理以及图像缝合技术来实现对磨损表面特征的定量分析。实验测试结果表明所开发的磨粒分析智能系统对磨损表面特征的定量分析具有较好的可靠性能和较高的精度,从而为机械设备故障诊断与状态监测提供一种新的解决方法与思路,对磨粒分析智能系统在工业上的应用具有重要意义。     

载荷与润滑油性能相关性的研究

为了研究载荷与润滑油性能的相关性,以自制的四球摩擦磨损试验机为试验设备,设计并搭建了润滑油性能在线监测系统。选取润滑油粘度、介电常数及磨粒浓度为在线可测量,研究了载荷对服役阶段润滑油性能的影响及其相关性,并对基于不同载荷的润滑油状态进行了分类。试验结果表明:载荷与润滑油性能衰变程度存在着相关性,且随着载荷的增加,润滑油的性能下降,氧化衰变程度加剧,磨损程度加剧。本研究为今后研究润滑油的健康状态表征方法提供了依据。     

磨粒特征随滑动磨损进程的变化规律

为提高基于磨粒的机器状态监测的准确性,研究了磨粒特征随滑动磨损进程的变化规律.在球一盘磨损试验机上模拟可靠润滑和润滑不足2种工况下的摩擦磨损试验,分析了磨损过程中不同磨损阶段的磨粒尺寸分布和磨粒表面粗糙度,探讨了磨损进程中磨粒尺寸分布与磨粒表面粗糙度之间的关系.研究结果表明磨损进程中的磨粒特征的变化对机器状态监测极为有效.     

静电传感器在油液在线监测系统中的应用

将静电传感器技术运用到油液在线监测系统中去,对机械设备的磨损情况进行分析;研究了油液磨粒荷电机制,以及磨粒荷电量的影响因素;提出了一种改进的静电传感器测量模型,利用大型有限元分析软件ANSYS,对影响静电传感器性能的主要因素进行了仿真分析,并对传感器的结构进行了优化设计;研究了磨粒浓度与传感器测量电压之间的关系,运用静电传感器在线监测机械设备润滑油中磨损颗粒的荷电情况,得到设备磨损的监测结果,验证了静电监测方法的有效性。     

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.     

油液监测技术在推土机变速箱故障诊断中的应用

综合采用理化性能分析、铁谱分析和原子光谱分析技术等多种油液监测分析技术,对SD16型推土机变速箱润滑油的油品状态、油液中磨粒的大小、形貌及元素种类、含量等进行分析。确定变速箱合理的换油时间,并判断变速箱的磨损部位及磨损状态,为研究变速箱关键零部件的磨损规律打下基础。     

发动机典型磨损磨粒识别的SCE模型

针对发动机润滑油中典型磨损磨粒的智能识别,引入了信息论中对称交互熵的新概念,结合模糊相对权重对其计算方法进行改进,使其转换为一种相似度的测量,提出了一种基于对称交互熵的磨粒智能识别模型,并将其应用到发动机典型磨损磨粒智能识别中.实例计算表明,提出的模型具有很好的识别效果,为发动机典型磨损磨粒智能识别提供了一种新的有效的方法.