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润滑油金属磨粒的分类参数研究 总被引:9,自引:2,他引:9
针对润滑系统中普遍存在的 8类金属磨粒,通过引入数字图像描述方法和处理技术,分别对磨粒的尺寸、形态、表面纹理以及颜色等参数进行了详细的研究,获取了各类磨粒识别的最佳参数,并提出了磨粒的分层识别策略,最后运用模糊 C-均值聚类方法实现了 8类磨粒的有效聚类。算例表明了本文方法的有效性。 相似文献
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针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。 相似文献
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针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性. 相似文献
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随着国民经济的发展,许多行业都应用着一些大型机械,此类机械往往庞大而又精密,因此在运行监测,故障诊断和预测及视情维修等方面就提出了更高的技术要求。本文立足于铁谱技术,应用计算机显微视觉及人工智能方法,对发动机润滑系统油中的磨损颗粒进行磨粒形学显微分析,从而为磨粒的综合识别提供了依据,识别了磨粒类别及来源,就可以判断发动机的运行状态,并对其未来运行状态提供可靠预测。 相似文献
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一种航空发动机滚动轴承磨损故障监测技术 总被引:2,自引:2,他引:0
针对航空发动机滚动轴承磨损状态监测对长轴尺寸大于10μm的故障敏感磨粒检测的需要,研制了多功能油液磨粒智能检测与诊断系统,克服了传统光谱分析对大磨粒不敏感的缺点,以及传统铁谱分析检测步骤烦琐的不足,可直接对流动的油液中大于10μm的运动磨粒进行检测.提出了油液运动磨粒的7个数字特征参数及其识别策略,实现了磨粒的自动识别,识别率基本上达到99%以上.利用实际的航空发动机油样进行了试验验证,并与传统光谱分析进行了对比,试验结果表明该系统较光谱分析具有更强的检测力和更优的时效性. 相似文献
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基于多颗磨粒随机分布的虚拟砂轮建模及磨削力预测 总被引:2,自引:0,他引:2
利用VHX-600E型超景深显微镜测量了金刚石砂轮表面的磨粒分布情况,计算得到了砂轮表面的磨粒密度、真实接触弧长以及砂轮总的磨粒数和有效磨粒数。基于磨粒间隔分布假设和虚拟格子方法在虚拟砂轮端面随机分布等磨粒密度的多颗正六面体磨粒,并随机分配磨粒的位姿以模拟砂轮的真实形貌。将1/4虚拟砂轮模型导入Deform-3D软件中,建立三维虚拟磨削仿真模型,采用Lagrangian Incremental算法获得多颗磨粒的仿真磨削力值,并建立了基于多颗磨粒磨削仿真的磨削力预测模型。通过金刚石砂轮端面磨削硬质合金刀片的实验,比较了实测磨削力与预测磨削力;仿真与实验结果具有一致性,证明了采用本方法建立的多颗磨粒虚拟磨削仿真模型可以用于磨削力预测,为多颗磨粒共同磨削的磨削力研究提供了新的思路。 相似文献
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修正D-S证据组合方法及其在目标识别中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
在多传感器信息融合算法中,Dempster-Shafer证据理论得到了广泛应用,但该理论本身也存在一些不足之处。针对这种情况,提出了D-S证据组合中“与”算子的一种改进方法,并进行了仿真。仿真结果表明,所提出了算法能够有效排除干扰,得出符合实际的组合结果。 相似文献
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滑油系统全流量在线磨粒静电监测技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对滑油系统非金属材料难以实现在线监测的问题,基于静电感应原理展开全流量磨粒监测技术研究。研究润滑条件下荷电磨粒的产生机理和全流量磨粒静电监测原理,着重进行了静电信号特征提取方法研究。为验证磨粒静电监测技术的可行性,设计并搭建了模拟实验平台,开展了故障颗粒注入实验和循环润滑条件下销盘滑动摩擦磨损实验,使用自制的全流量在线磨粒静电传感器对油路中的磨粒进行监测。结果表明:静电传感器能够监测到金属、非金属等不同材料荷电磨粒;感应电压幅值与磨粒大小具有相关性;感应电压波形与荷电磨粒特性有关;静电传感器可以在线监测滑油回路中非金属摩擦副的摩擦磨损状态。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(4):140-152
An accurate estimation of tool wear morphology can provide the opportunity to investigate the influence of tool wear on cutting performance as well as reduce the overall production cost. However, tool wear prediction is still a very challenging research issue. In this paper, a novel method for simulating the actual chip formation and wear evolution thorough the 3D finite element model has been carried out. In order to improve the accuracy of simulation results, the influence of worn tool, stress and temperature distribution on wear rate are considered. Then cutting experiment has been conducted by turning AISI1045 with uncoated carbide tools to validate the accuracy of the proposed model. The comparison between experimental and simulation results show good agreement which proves the ability of the proposed model in forecasting the tool wear. The validated finite element model has been further utilized studying how the worn tool affects the cutting performance including actual cutting rake, stress distribution, cutting force and temperature. The results of this paper not only provide a clear understanding of wear evolution between tool rake face and chip, but also are meaningful to optimize tool design and cutting parameters. 相似文献