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相似文献
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1.
基于磨粒分析方法的发动机磨损故障智能诊断技术   总被引:5,自引:1,他引:5  
磨粒是研究磨损状态时最直接、最重要的信息元,通过对滑油中的磨粒进行监测与分析来判断机械设备的磨损情况,可以预防并监测机械设备的磨损故障。本文运用显微形态学方法建立了一套磨粒显微特征描述体系,以提取磨粒信息并进行磨损故障的模式识别;并结合摩擦学理论和人工智能方法,实现对发动机磨损故障的智能诊断和预测。  相似文献   

2.
一种发动机滑油磨粒形态测量与分析技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
滑油中磨粒的数量,成分和形态反映着机器零部件的磨损形式和磨损程度。计算机图象处理技术与铁谱分析技术的结合为机器磨损状态监测走出了一条新路。本文在发动机滑油磨粒显微形态测量的基础上,研究了特征磨粒的分类方法、讨论了磨粒尺寸的分布模型和参数估计手段,并结合实验提出两种发动机磨损状态监测的方法。  相似文献   

3.
润滑或液压油液中的颗粒物携带着大量的机器系统运行状态和故障信息,通过对工作油液中颗粒的在线监测与分析,可以获得机器系统的磨损状况和液压系统的污染状况信息。本文综合运用了现代显微成像和计算机视觉技术,开发了污染油液内颗粒图像在线监测系统,并介绍了该系统的设计方案和设计原理。通过理论计算和实验分析,获得了该系统的性能指标。系统的成功开发,为基于油液分析的航空发动机状态监测和磨损故障诊断提供了先进的检测手段。  相似文献   

4.
发动机磨屑尺寸的分布模型及其应用   总被引:3,自引:1,他引:3  
磨屑分析是研究零件摩擦表面破坏机理、监测机械磨损状态的主要方法之一。本文研制了一种将微机图象处理技术应用于铁谱技术的磨屑显微分析系统。根据对WZ-6航空发动机长试过程的监测研究,提出了机械磨损磨屑尺寸的Weibull分布规律、研究证实,Weibull函数的参数、磨粒分布的均值和方差等特征能够清楚地指示出发动机工作过程中的磨损类型和程度。在此基础上,本文以统计检验和J散度指标为依据,探讨了航空发动机运行时的磨损状态监测和故障诊断的方法。  相似文献   

5.
点蚀失效是高速齿轮传动的常见破坏形式。以往点蚀监测只能采用离线的监测手段根据对齿面磨损颗粒的分析做出结论。本文通过对齿轮点蚀过程的监测研究,初步发现:在一定条件下,润滑油会在高温齿面的微观空穴中汽化,形成汽泡。汽化程度与齿面温度及磨损状态有关。齿面点蚀产生麻点导致齿面汽化核心增多;同时使齿面摩擦温度升高。这些都反映到润滑油的汽化(泡)率的变化中。根据齿面的汽化规律,本文相应地提出齿轮点蚀状态的一种新的在线监测方法,应用这种方法,可以准确可靠地诊断齿轮等摩擦零副件点蚀以及其他磨损类故障。  相似文献   

6.
磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整,砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态,减少砂轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,提出了基于一种小波分解系数均方值统计分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时,采用BP神经网络对砂轮磨损状态进行识别,其输入为3种提取特征,输出为3种不同的砂轮磨损状态。通过磨削试验对监测系统进行评价。结果表明,所提出小波分解系数均方值统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。  相似文献   

7.
本文提出采用振动信号监测钻削过程中钻头的磨损状态。对主轴振动信号随钻头磨损而变化的时域和频域特征进行了实验研究和理论分析。实验表明:振动信号能够较好地反映切削过程中刀具的状态。随着刀具磨损的增加,振动信号的振幅增大,振动能量亦相应增加。信号的时域波形和谱结构表明刀具在即将发生剧烈磨损之前,将出现所谓“转速调制现象”,即与转速同步的振动信号被高频信号所调制。文中解释了这种现象发生的机理,并提出利用该特性进行钻头磨损监测和预报的方法。建立了以APPLE—Ⅱ微型机为主体的刀具磨损监测系统,实际监测试验表明监测系统具有很好的应用前景。  相似文献   

8.
在旋翼故障试验台上设置不同程度的变距拉杆关节轴承磨损故障,分别测量其引起的机体振动信号,通过频谱分析技术提取该类故障的机体振动特征。取故障信号频谱分量作为训练和测试样本,利用径向基神经网络的良好逼近能力,实现了仅用机体振动信号来识别变距拉杆关节轴承磨损程度,识别平均误差小于10%。该诊断方法简捷可行,为进一步开发旋翼状态监测与故障诊断系统提供技术基础。  相似文献   

9.
为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients, HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine, SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor, KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83.8%。  相似文献   

10.
为提高加工监测系统的适应性和智能化程度,提出基于刀具磨损曲线的实时刀具状态监测系统。自学习能力的引入使该系统可自动进行不同刀具状态的识别和磨损程度的估计,较大程度上摆脱对系统事先"教学"的依赖。同时为有效抑制切削参数变化带来的干扰,提出一种特征提取方法来自动提取敏感特征,减少监测系统开发时间和成本。针对高速铣削过程的刀具磨损监测,采用切削力和声发射传感器来采集信号,并运用时域、频域和小波分析技术来对信号进行处理,试验结果证明了所提出的自动特征提取方法的有效性和智能刀具状态监测系统的高适应性。  相似文献   

11.
复杂背景下磨粒显微图像分割   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对DMAS系统中复杂背景下磨粒图像的自动分割问题,根据磨粒图像的相关特征,充分利用领域知识,基于图像分割和边界跟踪的思想,选取了适合磨粒图像分割的最大类间方差阈值法,并结合腐蚀、膨胀等图像处理技术,实现了复杂背景下磨粒图像的有效分割和目标提取。最后算例表明了本方法的简洁有效性。本文研究将对进一步展开磨粒识别和机械设备故障诊断研究工作提供前提和依据。  相似文献   

12.
The air-gap flux density formula and thrust expression of long primary double sided linear induction machine(DLIM)in the secondary motion reference frame are deduced by using the Maxwell equations firstly. Then,by analyzing the factors that affect the thrust ripple in the thrust expression,a shuttle type secondary structure of long primary DLIMs is proposed,and its thrust performances of the machine with different shuttle size combinations are simulated and compared with that of plate secondary long primary DLIM. Comparison results show that the new secondary structure can suppress the thrust ripple and improve the stability of system acceleration.  相似文献   

13.
Whipple防护结构超高速撞击极限分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
丁莉  庞宝君  张伟 《强度与环境》2006,33(2):12-16,22
空间碎片的超高速撞击可能导致航天器发生严重的损伤甚至灾难性的失效,由于近地轨道上空间碎片的增加导致航天器的安全受到严重威胁,必须设置防护结构予以防护。本文从动力学分析入手,初步建立超高速撞击时Whipple防护结构的撞击极限方程,得到了与撞击极限相关的参数以及参数之间的关系,为实验提供基础。本文方程得到的撞击极限曲线与已有方程的撞击极限曲线吻合较好。  相似文献   

14.
Al2O3陶瓷的损伤型本构关系研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用INSTRON材料试验机和SHPB(分离式Hopkinson压杆)对Al2O3陶瓷材料进行了单轴压缩实验,测量了材料在不同应变率下的应力和真实应变。实验结果表明,Al2O3陶瓷是应变率敏感材料。通过对准静态和高应变率下的实验结果分析,认为损伤型ZWT非线性粘弹性本构关系能较好地描述Al2O3陶瓷在不同应变率条件下的力学行为,用遗传算法确定了本构关系中的参数。研究表明,所用损伤型ZWT本构方程和用遗传算法确定的参数在10-4-102s-1应变率范围内与实验结果吻合较好。  相似文献   

15.
机械加工表面粗糙度的视觉检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了快速地进行机械加工表面的粗糙度的检测 ,提高检测自动化水平 ,本文提出了一种视觉检测的方法 ,该方法通过对不同类型不同粗糙度的表面功率谱的比较研究 ,提取机械加工表面的纹理分布信息特征 ,再把特征矢量输入神经网络进行训练及测试 ,结果表明 ,该方法能成功地实现机械加工表面的粗糙度的检测。该方法与一些采用图像统计特征进行粗糙度检测相比较 ,具有快速 ,识别误差小的特点  相似文献   

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