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《南京航空航天大学》 2012年
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融合主成分分析和灰色关联分析的磨粒识别研究

王国忠  
【摘要】:各种机械设备由于磨损引起失效和报废,甚至于发生重大事故,导致能源和材料的损耗、造成巨大的浪费,并危及人身安全,因此建立机器磨损状态监测和提高故障诊断技术具有重大的经济和社会效益。铁谱技术是一种通过磨粒分析来判断和预测机械设备运行状态的重要手段,针对机械设备中产生的磨损情况,通过磨粒智能化识别可以有效的提高设备的故障监测、诊断能力,提前发现机械故障,避免事故的发生。本文以VC++6.0为平台,利用OpenCv函数库作为辅助工具,对磨粒参数的提取和磨粒智能化识别等进行了研究。 在铁谱图像预处理过程中,将图像平滑、中值滤波、去噪、边缘检测、数学形态学运算等图像处理过程进行有机地融合,旨在为后续的铁谱图像分割提供良好的基础图像。铁谱磨粒图像分割是铁谱图像处理中的重要一步,图像分割的好坏直接影响磨粒参数提取和磨粒识别的效果。本文在认真研究磨粒图像分割算法的基础上,对铁谱磨粒图像的三种分割方法进行了对比分析,通过对分割过程中参数的调整、同一区域颜色的分布、过分割现象的严重程度以及分割的最终效果进行综合考虑,最后选定以改进的分水岭方法作为本课题铁谱磨粒图像的分割方法。 磨粒特征参数的提取和磨粒类型的识别是本课题研究的重点。本文首先研究了磨粒的形状特征参数、纹理特征参数和颜色特征参数,并针对大量样本磨粒提取了特征参数,通过对不同类型磨粒的不同特征参数值进行分析、比较,总结了描述典型磨粒所对应的关键特征参数。在分析以往磨粒智能识别算法的基础上,本文对主成分分析和灰色关联分析算法进行研究,提出了对难分析的氧化物磨粒、严重滑动磨粒、疲劳磨粒的针对性识别方法:提出利用主成分分析与欧氏距离相结合的方法识别红色氧化物磨粒和黑色氧化物磨粒;融合主成分分析和灰色关联分析识别严重滑动磨粒和疲劳磨粒。最后通过实例对上述这两种方法进行验证,得到了较高的正确率。此方法对于促进基于图像信息的机械设备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。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TH165.3;TP391.41

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