轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械重要的組成部分,而旋轉(zhuǎn)設(shè)備是石油化工行業(yè)應(yīng)用最廣泛的設(shè)備,因強(qiáng)度、工藝等原因,設(shè)備時長發(fā)生故障,造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。紅外監(jiān)測手段在使用時無需停機(jī)檢查,且無需安裝傳感器,便于采集設(shè)備信息,逐漸被應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷領(lǐng)域。因此,本文采用紅外圖像方法,重點研究轉(zhuǎn)子系統(tǒng)紅外圖像增強(qiáng)方法、故障敏感區(qū)域選擇,以及故障與溫度的關(guān)系,以探究轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障特征,確保設(shè)備的安全可靠運(yùn)行。主要研究內(nèi)容如下:(1)針對紅外圖像普遍存在噪聲高、圖像信息較少的特點,提出了基于自適應(yīng)動態(tài)象限直方圖均衡算法(Dynamic quadrants histogram equalization with a plateau limit,DQHEPL)的紅外圖像增強(qiáng)方法。提出灰度直方圖均分?jǐn)?shù)量優(yōu)化的分割方法,實現(xiàn)最佳的圖像增強(qiáng)效果。通過與雙直方圖均衡算法(Brightness preserving Bi-Histogram equalization,BBHE)、遞歸均值分離直方圖均衡算法(Recursive mean-separate histogram equalization,RMSHE)等方法在視覺效...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究目的和意義
    1.3 旋轉(zhuǎn)設(shè)備常見故障類型分析
    1.4 紅外圖像增強(qiáng)方法研究現(xiàn)狀
    1.5 紅外圖像分割技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.6 本文主要研究內(nèi)容
第2章 基于紅外圖像的故障特征提取研究
    2.1 引言
    2.2 紅外圖像特點分析
        2.2.1 紅外成像技術(shù)原理
        2.2.2 紅外圖像特點
    2.3 紅外圖像特征提取
        2.3.1 灰度直方圖定義
    2.4 實例分析
        2.4.1 實驗方案設(shè)計
        2.4.2 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)溫度變化
        2.4.3 基于紅外圖像的故障診斷可行性分析
        2.4.4 紅外圖像與直方圖特征分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于DQHEPL算法的紅外圖像增強(qiáng)方法研究
    3.1 引言
    3.2 DQHEPL算法的基本原理
    3.3 DQHEPL算法驗證
    3.4 基于DQHEPL算法的多子直方圖算法探究
    3.5 實例分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于Otsu算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的敏感區(qū)域選取
    4.1 引言
    4.2 Otsu算法基本原理
    4.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本原理
    4.4 實驗與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)不同狀態(tài)區(qū)域與溫度的關(guān)系研究
    5.1 引言
    5.2 圖像灰度與轉(zhuǎn)子系統(tǒng)溫度的關(guān)系
    5.3 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)紅外圖像溫度分布
    5.4 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障程度與溫度的關(guān)系
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論及展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3791803