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基于铁谱图像处理技术的机械动力系统故障诊断方法研究  
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【英文题名】 Mechanical Power System Fault Diagnosis Method Based on Ferrography Image Processing Technology
【作者】 梁松林;
【导师】 黄晋英; 潘宏侠;
【学位授予单位】 中北大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中北大学
【网络出版投稿时间】 2011-09-02
【关键词】 铁谱技术; 故障诊断; 数字图像处理; 支持向量机;
【英文关键词】 Ferrography; Fault diagnosis; Digital Image Processing; SVM;
【中文摘要】 铁谱技术通过对磨粒形态、数量、尺寸分布和成分等特征的分析,能够查明机器润滑与磨损故障的模式、程度及机器所处的状态,确定故障发生的原因,从而为进一步地设备维修决策提供依据。铁谱图像识别技术把计算机图形图像处理技术与铁谱分析相结合,具有较大的客观性,对磨粒的识别能实现快速、有效、定量分析,是目前磨损诊断和铁谱分析领域的热门研究方向。 本文选取彩色的柴油机磨粒图像,综合运用数字图像处理技术、模式识别理论、摩擦学知识以及磨粒特征参数的数字化提取和优化,并将支持向量机应用到铁谱磨粒图像识别中,验证了支持向量机用于柴油机铁谱磨粒故障识别的可行性,提供了一种新的高效的柴油机铁谱磨粒图像识别方法。 本文首先对原始彩色柴油机磨粒图像进行预处理(包括图像的几何变换、灰度化、增强滤波处理、图像锐化清晰、图像分割、图像边缘轮廓提取等处理),铁谱磨粒的标识则采用直接在预处理后的铁谱图像上选取磨粒的方法,选择目标磨粒。针对三类磨粒类型(滑动磨粒、切削磨粒和疲劳磨粒),首先将特征参数进行分类(尺寸特征参数、轮廓形状特征参数、结构特征参数、颜色特征参数),再通过样本磨粒的训练学习得到各特征参数值的大小;鉴于铁谱磨粒特征参...
【英文摘要】 Ferrography is through the analysis of wear particle morphology, number, size distribution and composition and other characteristics, to identify the machine lubrication and wear failure mode, extent and state of the machine in which to determine the reasons for failure, so as to further equipment maintenance decisions. Ferrography image recognition technology and computer graphics and image processing technology combined with Ferrography analysis, with great objectivity, the identification of wear particle...
【更新日期】 2011-09-29

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