基于在线磨粒特征快速提取的滑动轴承磨损状态在线监测方法

以滑动轴承磨损状态的在线监测为目标，研究在线磨粒图像的磨损特征快速提取及磨损状态分析方法。基本原理是采用图像可视在线铁谱传感器在线获取滑动轴承磨损过程中的磨粒图像；提取磨粒形态特征参数作为磨损机理识别的基本参数；采用二代小波分解磨粒图像并构造磨粒群统计特征参数；建立基于基本参数和统计特征参数输入的二级支持向量机模型，从磨损机理及磨粒群统计信息两个方面给出磨损状态在线分析的理论及方法。主要研究内容包括：在线磨粒图像中的磨粒链分割算法以及磨粒快速识别方法；基于二代小波变换的磨粒群统计特征构造及快速提取方法；二级支持向量机模型的建模及基于试验结果的模型参数误差修正方法，最终给出采用在线磨粒图像特征表征磨损状态的理论及方法。该方法将为滑动轴承的磨损状态在线监测与分析提供必要的研究基础。

课题以滑动轴承和发动机为工程对象，研究了基于在线磨粒图像的磨损状态监测及分析理论及方法，从磨粒图像特征表征磨损状态、全寿命磨损状态辨识模型、装备磨损状态监测应用三个方面开展了研究，主要成果包括：①通过研究在线磨粒图像的预处理算法，提出了基于堆栈空间的磨粒分割方法，实现了磨粒微观形态学特征的提取；采用BP神经网络模型建立了4种典型磨粒类型的智能分析模型；②针对在线监测特点，研究了基于Radon变换，以及基于图像小波变换的宏观统计特征提取算法，实现了磨粒磨损特征的快速提取；③提出了机器系统磨损状态的磨损率和磨损机理综合表征方法，并采用磨粒产生速率和相对磨粒尺寸两个指标实现了对磨损状态的表征；④依据机器磨损状态的阶段变化规律，提出了基于特征匹配的动态表征方法，并采用SVDD方法建立了发动机磨损状态的动态辨识模型；⑤针对滑动轴承和发动机两种典型装备开展了磨损寿命的试验研究：采用灰色理论模型表征了轴承的浴盆磨损趋势；采用磨损速率指标成功预测发动机烧瓦故障，从实证角度验证了在线磨粒图像在机器磨损状态监测中的有效性。课题成果的应用将为装备磨损状态在线监测与健康分析技术提供必要的研究基础，对实现重大装备的视情维护具有重要意义。