收藏本站
收藏 | 论文排版

基于磨粒分析的磨损模式识别方法研究

王静  
【摘要】:铁谱分析是一种被广泛应用在机械设备磨损故障诊断和磨损状态监测中的技术手段,磨粒识别是铁谱分析技术中的关键问题。随着计算机技术和人工智能技术的迅猛发展,将计算机视觉技术、专家系统、人工神经网络、模糊理论等引入铁谱分析技术中,实现磨粒识别的智能化已成为铁谱技术研究领域中的热点和难点问题。 本文首次将支持向量机技术引入铁谱分析技术中,进行磨损模式识别方法研究。支持向量机是一种基于统计学习理论框架下新的通用机器学习方法,它不但可以较好地解决以往很多学习方法存在的小样本、过学习、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化能力。 本文的主要研究工作有: 1、综合国、内外有关文献,对磨粒分析技术的发展和现状进行综述;提出本文的研究思路和主要内容; 2、分析论述磨损的产生机理与分类,磨粒的分类及特征;阐述了基本磨粒类型、磨损类型、特征、产生机理与设备运行状态之间的内在联系; 3、研究磨粒图像的预处理方法和磨粒形态特征的提取方法;论述了基于人工神经网络和模糊理论的两种磨粒智能识别方法,并指出其中的难点和不足;研究在有限样本下的基于统计学习理论的支持向量机技术,探讨支持向量机的分类机理,建立基于支持向量机的磨粒识别系统框架; 4、将支持向量机应用于磨损模式识别,设计磨粒分类器;进行基于支持向量机的磨粒分类器的细节设计,包括数据样本的建立、训练算法、多分类模式、核函数等;分析分类器中的主要数据结构、类和函数的功能,并给出程序运行时的界面; 5、采用100个磨粒样本的四个形态特征量:圆形度、细长度、散射度和凹度作为支持向量机分类器的输入,输出为滑动磨损、切削磨损、正常磨损和疲劳点蚀四种磨损形式,研究支持向量机中的核参数对磨粒分类器的性能影响;选择适当的分类器参数对分类器进行仿真实验,得到了96%的分类准确率,验证分类器的有效性; 6、从理论和仿真实验两方面来比较基于支持向量机与基于BP神经网络的磨粒分类器的性能优劣研究,以相同的磨粒样本、特征和磨损形式作为分类器的输入、输出,结果表明前者比后者高出6%的识别准确率,说明基于支持向量机的磨粒分类器有一定的优势,并进行了原因分析。 本文提出的基于支持向量机的磨损模式识别方法为磨损故障诊断和状态监测以及铁谱分析技术智能化发展提供了一条新的思路和途径。 本项目受国家自然科学基金项目资助(项目批准号:50375141)


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前16条
1 陈学峰;梁培钧;;磨粒识别神经网络专家系统的设计与实现[J];舰船电子工程;2009年01期
2 李绍江;曹放华;周正宇;;飞行器发动机滑油磨粒在线监测技术[J];中国科技信息;2022年04期
3 张宁;杨思远;;滑油金属磨粒传感技术研究现状及发展趋势[J];黑龙江科学;2021年04期
4 王奕首;吴迪恒;朱凌;刘渊;卿新林;;滑油磨粒在线传感技术研究进展[J];电子测量与仪器学报;2021年03期
5 刘洋;李俊烨;苏宁宁;朱旭;;磨粒流抛光弯管的数值模拟与试验优化[J];机械设计与制造;2021年07期
6 孙晓飞;胡守琦;蒋立坤;姜珊;吴建华;;挤压磨粒流加工的工艺研究及分析[J];内燃机与配件;2020年21期
7 姚春燕;李矿伟;毛炜;张威;李贺杰;张伟;;瞬时有效磨粒数影响因素仿真研究[J];浙江工业大学学报;2018年05期
8 张勇强;汪久根;陈芳华;洪玉芳;;磨粒磨损的磨粒接触热分析[J];润滑与密封;2018年10期
9 彭峰;王立勇;吴健鹏;陈涛;;油液磨粒在线监测技术发展现状与趋势[J];设备管理与维修;2016年S2期
10 马廉洁;王佳;谭福慧;;可加工陶瓷多磨粒磨削特性研究[J];工具技术;2016年05期
11 刘伟;邓朝晖;;单颗磨粒磨削基础理论与实验研究进展[J];机械研究与应用;2016年04期
12 何照荣;孙志伟;宣征南;段志宏;;齿轮传动系统磨粒演变规律试验研究[J];现代制造工程;2016年10期
13 邱丽娟;宣征南;张兴芳;何照荣;孙志伟;;基于支持向量机的铁谱磨粒自动识别[J];广东石油化工学院学报;2015年03期
14 朱良健;滕霖;白满社;;复合磨粒抛光技术研究现状与展望[J];材料导报;2014年13期
15 王国德;张培林;李兵;柳成成;张安成;;基于形态谱的磨粒图像特征参数提取方法[J];润滑与密封;2011年04期
16 张磊;徐晓辉;;砂轮动态磨粒的概率统计数学模型[J];应用科技;2010年10期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 彭峰;王立勇;吴健鹏;陈涛;;油液磨粒在线监测技术发展现状与趋势[A];2016年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016年全国设备诊断工程会议论文集[C];2016年
2 姚安佑;;磨粒对摩擦过程的影响[A];摩擦学第三届全国学术交流会论文集摩擦磨损部分(Ⅰ)[C];1982年
3 王春艳;杜永平;;一种新型的电磁感应型在线磨粒监测器[A];第六届全国摩擦学学术会议论文集(下册)[C];1997年
4 江亲瑜;王松年;陈谌闻;;含磨粒油润滑条件下摩擦系数的研究[A];第二届全国青年摩擦学学术会议论文专辑[C];1993年
5 秦丽;吴青;吕植勇;;球形磨粒的计算机识别[A];第二届全国工业摩擦学大会暨第七届全国青年摩擦学学术会议会议论文集[C];2004年
6 任红军;;磨粒流工艺技术及其应用[A];2005年中国机械工程学会年会论文集[C];2005年
7 任红军;;磨粒流工艺技术及其应用[A];2005年中国机械工程学会年会第11届全国特种加工学术会议专辑[C];2005年
8 任红军;;磨粒流工艺技术及其应用[A];2005年中国机械工程学会年会论文集第11届全国特种加工学术会议专辑[C];2005年
9 朱子新;陈栋;张晶;;大颗粒金属磨粒监控技术[A];2006全国摩擦学学术会议论文集(三)[C];2006年
10 刘瑜;孙齐虎;;油液中异常磨粒的智能检测[A];第八届全国摩擦学大会论文集[C];2007年
11 邱燕飞;黄辉徐;西鹏;;超硬磨具磨粒有序排布研究现状[A];第七届全国机械工程博士论坛论文集[C];2015年
12 连海山;郭钟宁;陈春沐;;超声加工中单磨粒冲击对材料去除率的仿真[A];第14届全国特种加工学术会议论文集[C];2011年
13 陈济轮;陈靖;王伟荣;赵超;;磨粒流加工技术在航天工业中的应用[A];2005年中国机械工程学会年会论文集[C];2005年
14 任红军;杨锋;;磨粒流细微切削技术的应用[A];2010年“航空航天先进制造技术”学术交流论文集[C];2010年
15 陈金海;韩景章;;磨粒形状对浸蚀磨损影响的初步探讨[A];摩擦学第三届全国学术交流会论文集摩擦磨损部分(Ⅱ)[C];1982年
16 王松年;江亲瑜;苏诒福;李曼林;;磨粒分布函数及可靠性数学用于部分弹流中接触概率与磨损研究[A];第五届全国摩擦学学术会议论文集(下册)[C];1992年
17 顾大强;汪久根;;磨损磨粒识别的神经网络模型探讨[A];第三届全国青年摩擦学学术会议论文集[C];1995年
18 陈金海;;磨粒硬度对浸蚀磨损的影响[A];摩擦学第三届全国学术交流会论文集摩擦磨损部分(Ⅱ)[C];1982年
19 王德国;张嗣伟;;高分子材料磨粒侵蚀机理的研究[A];第五届全国摩擦学学术会议论文集(上册)[C];1992年
20 江亲瑜;李曼林;王松年;;固液二相流润滑的摩擦系数试验研究[A];第三届全国青年摩擦学学术会议论文集[C];1995年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 吴振锋;基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
2 李俊烨;微小孔磨粒流抛光装置的研制与工艺研究[D];长春理工大学;2011年
3 袁巧玲;基于复合螺旋磨粒流的加工方法及磨粒流场建模研究[D];浙江工业大学;2015年
4 梅益铭;单磨粒磨削中的磨粒磨损过程及磨损状态监测方法研究[D];浙江大学;2017年
5 吴竞萍;人工髋关节磨粒特征及磨损机理研究[D];武汉理工大学;2013年
6 马宝丽;化学辅助软磨粒流抛光技术研究[D];浙江工业大学;2013年
7 吴鸣宇;磨粒流小压差均匀化抛光方法的研究[D];大连理工大学;2016年
8 王静秋;铁谱图像分割及磨粒识别关键技术研究[D];南京航空航天大学;2014年
9 言兰;基于单颗磨粒切削的淬硬模具钢磨削机理研究[D];湖南大学;2010年
10 韦伟;渐进式软固结磨粒气压砂轮光整加工研究[D];浙江工业大学;2016年
11 许京雷;高效软性磨粒流精密加工方法及其测控系统[D];浙江工业大学;2012年
12 魏海波;磨粒流抛光介质性能表征与调控方法的研究[D];大连理工大学;2020年
13 孙衍山;航空发动机滑油磨粒电容阵列成像检测技术研究[D];天津大学;2018年
14 陈江;基于单磨粒动态冲击效应的光学玻璃磨削亚表面裂纹研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
15 刘伟;基于单颗磨粒切削的氮化硅陶瓷精密磨削仿真与实验研究[D];湖南大学;2014年
16 孙树峰;面向模具结构化表面光整加工的磨粒流湍流调控及加工机理研究[D];浙江工业大学;2013年
17 陈秀玉;基于离散元法的金属基金刚石工具的磨粒把持力评价方法研究[D];华侨大学;2019年
18 董越;非球形氧化硅磨粒的制备及其CMP特性和机理[D];上海大学;2021年
19 马恺;纵向超声辅助外圆珩磨磨粒珩削特性研究[D];中北大学;2020年
20 张玉周;磨削过程中磨粒切削厚度分布特征的表达及评价[D];华侨大学;2019年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 王静;基于磨粒分析的磨损模式识别方法研究[D];浙江大学;2004年
2 黄鹏;磨损磨粒的显微形态分析与自动识别技术研究[D];合肥工业大学;2005年
3 苑茂存;基于数字图像处理技术的磨损磨粒识别方法研究[D];燕山大学;2004年
4 陈娟;不同磨损状态的磨粒特征研究[D];昆明理工大学;2007年
5 詹松;磨损磨粒的计算机识别分析系统研究[D];合肥工业大学;2004年
6 段合露;增材制造零件异形内表面磨粒流抛光实验研究[D];大连理工大学;2020年
7 周成林;油液磨粒信号检测的研究与实现[D];电子科技大学;2014年
8 于博;复杂形状零件的磨粒流超精密抛光装置夹具研究[D];长春理工大学;2012年
9 王国忠;融合主成分分析和灰色关联分析的磨粒识别研究[D];南京航空航天大学;2012年
10 陈凯;基于单颗磨粒切削的铰珩工具修整时磨粒形貌演变研究[D];南京航空航天大学;2020年
11 高昊聪;典型增材制造零件磨粒流加工性能研究[D];大连理工大学;2021年
12 牛泽;基于电磁感应的油液磨粒传感器设计[D];中北大学;2021年
13 卫涵典;基于磨粒动态特性识别的齿轮箱故障诊断算法研究[D];西安石油大学;2021年
14 董家广;电控单体泵油道孔磨粒流加工技术研究[D];中北大学;2016年
15 郭成宇;微小孔磨粒流抛光机理及实验研究[D];吉林大学;2016年
16 唐春锦;融合提升小波和霍夫变换的磨粒纹理提取及识别[D];南京航空航天大学;2015年
17 董春艳;复杂面孔磨粒流精密抛光工艺数值分析[D];长春理工大学;2014年
18 陈讬;车辆传动油液磨粒在线监测的信号处理技术研究[D];北京理工大学;2015年
19 靳晨聪;油液中磨粒在线监测系统的设计和研究[D];燕山大学;2015年
20 傅舰艇;油路磨粒检测方法与电路研究[D];电子科技大学;2012年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 方国俊;大冶铁矿提高入磨粒度合格率[N];中国矿业报;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978