【摘要】： 鐵譜分析技術以不停機和不拆解機器直接觀測磨損微粒而了解機器內部磨擦副磨損狀態(tài)的獨特方法，實現(xiàn)了機械設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。磨粒識別是鐵譜分析技術的關鍵問題。隨著計算機圖像處理技術和人工智能的發(fā)展，鐵譜圖像的識別工作正在向智能化方向發(fā)展，是目前鐵譜技術研究領域中的熱點和難點。 本文將免疫優(yōu)化的支持向量機方法IA-SVM(Immune Algorithm to optimize parameters of Support Vector Machine)應用到鐵譜磨粒識別中，設計了基于免疫優(yōu)化的支持向量機的磨粒分類器WP_IA-SVM(Wear Particle Classifier Based on IA-SVM)，是對有限樣本下鐵譜磨粒識別的一個新方法的探索。 本文主要研究內容： 1．論述了選題的背景和意義；介紹了油液、鐵譜等多種技術的國內外研究現(xiàn)狀和發(fā)展，結合課題要求，提出了本文的研究思路和主要內容。 2．分析論述了磨損的機理與分類，磨粒的分類與特征。給出了鐵譜磨粒的形狀、紋理、顏色特征的特征參數(shù)及其數(shù)學表達式。 3．闡述了鐵譜磨粒圖像的獲取方法和預處理過程以及特征提取的具體方法。使用鐵譜儀、攝像頭等設備獲得磨粒圖片；結合MATLAB工具箱所提供的圖像處理函數(shù)實現(xiàn)圖像預處理的功能；分析了磨粒不同特征值具體對應的提取方法。 4．基于支持向量機和免疫算法這兩種智能識別方法，提出了一種新方法：免疫優(yōu)化的支持向量機方法。免疫優(yōu)化的支持向量機方法，通過免疫算法對支持向量機進行訓練，得到最優(yōu)的支持向量機識別模型，然后支持向量機應用訓練好的模型對輸入產(chǎn)生判別。 5．將免疫優(yōu)化的支持向量機方法應用于磨粒分類器WP_IA-SVM的建立中。編制了具有操作界面的應用程序，對正常磨損、滑動磨損、切削磨損和疲勞點蝕四種磨損顆粒進行分類，并進行了系統(tǒng)仿真試驗，得到良好的分類效果。 本項目受國家自然科學基金項目資助(項目批準號：50375141)
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TH165.3
【圖文】：

油液監(jiān)測方法與其他監(jiān)測方法相比具有兩大優(yōu)點，是預知J勝，二是準確性。計算機技術的發(fā)展為油液監(jiān)測技術的發(fā)展提供了良好的契機，油液監(jiān)測技術必將朝著集成化、智能化、在線化方向發(fā)展，其發(fā)展的趨勢為:磨粒自動識別技術的開發(fā);設備智能磨損監(jiān)測與診斷系統(tǒng)(WMDS):狀態(tài)監(jiān)測與設計制造的良吐反饋;設備主動預防性維護策略的研究這四方而。

磨磨損類型和趨趨勢勢，故障原因因圖1一1油液監(jiān)測原理圖發(fā)射光譜采用轉盤電極過濾方法的發(fā)射光譜X射線熒光光譜 (3pm薄膜上的磨粒).........................................碎屑顯微鏡觀測 (3pm薄膜上的磨粒)................鐵譜片顯微鏡觀測(鐵系磨屑)............................鐵譜片的顯微觀測(非鐵系磨屑)遮光型顆粒計數(shù)器微孔阻隔(流量衰減)型顆粒計數(shù)器鐵濃度一霍爾效應和直讀鐵譜技術磁塞探測器 310100圖1一2兒種檢測技術的檢測力度范圍 1000油液監(jiān)測方法與其他監(jiān)測方法相比具有兩大優(yōu)點，是預知J勝，二是準確性。計算機技術的發(fā)展為油液監(jiān)測技術的發(fā)展提供了良好的契機，油液監(jiān)測技術必將朝著集成化、智能化、在線化方向發(fā)展，其發(fā)展的趨勢為:磨粒自動識別技術的開發(fā);設備智能磨損監(jiān)測與診斷系統(tǒng)(WMDS):狀態(tài)監(jiān)測與設計制造的良吐反饋;設備主動預防性維護策略的研究這四方而。

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本文編號：2739857