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介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态。铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点。基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本都对网络进行训练,取得了较好的识别效果。 相似文献
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磨粒能够直接反映发动机的磨损过程和磨损状态,对磨粒的准确识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节.针对单一的智能方法在磨粒识别中的局限性,提出了一种基于信息融合技术的多模型磨粒智能识别方法.首先利用灰色关联度、模糊优选和神经网络模型对磨粒进行识别,得到3组初始识别结果,归一化后作为3组基本概率分配函数,利用D-S证据理论对其融合得到最终识别结果.实例计算表明,与单一智能模型相比,提出的识别方法提高了磨粒识别的区分度和准确率,并具有良好的通用性、适应性和容错性,为发动机磨损磨粒识别提供了一种新的有效的方法. 相似文献
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人工神经网络在铁谱技术磨粒识别中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
铁谱技术在机械设备状态监测中得到了广泛的应用,磨粒识别是铁谱分析的一个关键环节,本文提出了一种基于神经网络的磨粒识别方法,利用前馈型神经网络模型对七种典型磨损磨粒进行了实例分析识别,取得了令人满意的结果。 相似文献
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磨粒的计算机识别方法的研究与评述 总被引:1,自引:0,他引:1
铁谱技术是以磨损颗粒分析为基础的诊断技术,目前是监测机械磨损工况与诊断磨损故障最为有效的方法。而磨粒识别又是铁谱诊断技术的关键环节。本文综合分析计算机技术在磨粒识别中的应用,将磨粒识别方法分为人-机交互磨粒识别法、半自动磨粒识别法和自动磨粒识别法3种,并对此进行详细分析与比较。 相似文献
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鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明:基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。 相似文献
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为提高基于磨粒的机器状态监测的准确性,研究了磨粒特征随滑动磨损进程的变化规律.在球一盘磨损试验机上模拟可靠润滑和润滑不足2种工况下的摩擦磨损试验,分析了磨损过程中不同磨损阶段的磨粒尺寸分布和磨粒表面粗糙度,探讨了磨损进程中磨粒尺寸分布与磨粒表面粗糙度之间的关系.研究结果表明磨损进程中的磨粒特征的变化对机器状态监测极为有效. 相似文献