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主成分分析在铁谱磨粒识别中的应用研究 被引量:12
1
作者 李岳 吕克洪 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期89-94,共6页
介绍了主成分分析(PCA)基本原理与算法,提出了主成分分析用于铁谱磨粒识别的基本思路和方法,给出了具体的应用步骤,并通过实例对基于主成分分析的铁谱磨粒识别方法有效性进行了分析和验证,结果表明,该方法在减少铁谱磨粒识别工作量和提... 介绍了主成分分析(PCA)基本原理与算法,提出了主成分分析用于铁谱磨粒识别的基本思路和方法,给出了具体的应用步骤,并通过实例对基于主成分分析的铁谱磨粒识别方法有效性进行了分析和验证,结果表明,该方法在减少铁谱磨粒识别工作量和提高识别准确率方面效果良好。 展开更多
关键词 主成分分析 铁谱磨粒识别 铁谱分析 故障诊断 图像匹配 形貌特征
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磨粒识别神经网络专家系统的设计与实现 被引量:3
2
作者 陈学峰 梁培钧 《舰船电子工程》 2009年第1期129-131,共3页
智能型磨粒识别是铁谱技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一条崭新的途径。介绍神经网络专家系统的基本原理,叙述BP学习算法,设计基于该算法的磨粒识别神经网络专家系统,并予以实现。
关键词 铁谱技术 磨粒识别 神经网络 人工智能
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计算机视觉技术在磨粒识别中的应用 被引量:3
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作者 胡同森 黄栋梨 田贤忠 《内燃机》 2004年第1期25-27,共3页
磨粒是反映设备内部磨损状况的重要信息载体。笔者讨论了利用计算机视觉技术,对磨粒进行识别的方法。特别介绍了计算机视觉在磨粒的形态、纹理和颜色等特征分析中的若干应用。
关键词 图像处理 计算机视觉 磨粒识别 铁谱技术
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图象分析技术在磨粒识别中的应用 被引量:4
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作者 严新平 胡正仪 《武汉交通科技大学学报》 1996年第4期367-371,共5页
根据铁谱分析中磨粒的特征,讨论了磨粒图象识别的原理、方法和现状,设计了用于磨粒图象分析的多媒体系统.
关键词 磨粒识别 图象分析 多媒体 铁谱技术
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基于粗集理论的柴油机典型故障的磨粒识别
5
作者 邢敬华 张柏松 +1 位作者 赵新泽 严新平 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第4期342-345,共4页
利用铁谱技术分析柴油机的典型故障,建立柴油机的典型故障与磨粒类型的关系,在此关系的基础上,基于粗集理论确定典型故障模式识别的最优决策规则,通过试验结果验证了最优决策规则的准确,为铁谱技术的智能诊断提供了依据.
关键词 典型故障 铁谱技术 磨粒识别 智能诊断 试验结果 粗集理论 准确 模式识别 规则 验证
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铁谱图像分类及磨粒识别的两种方法和应用 被引量:1
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作者 陈怀松 严新平 《材料保护》 CAS CSCD 北大核心 2004年第07B期162-163,170,共3页
彩色铁谱图像所包含的彩色信息对于分析磨损形式非常重要。本文把聚类树,模糊聚类等分类技术应用于彩色铁谱图像分类研究,颜色特征提取和磨粒识别;本文还通过阈值分割方法实现对彩色铁谱图像进行分割,实现对磨粒的分类和识别。在大... 彩色铁谱图像所包含的彩色信息对于分析磨损形式非常重要。本文把聚类树,模糊聚类等分类技术应用于彩色铁谱图像分类研究,颜色特征提取和磨粒识别;本文还通过阈值分割方法实现对彩色铁谱图像进行分割,实现对磨粒的分类和识别。在大量分类识别中,证明是十分有效的方法。 展开更多
关键词 模糊聚类 阈值分割 磨粒识别
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基于加权模糊优选理论的发动机磨粒智能识别 被引量:5
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作者 李兵 张培林 +1 位作者 任国全 宋华南 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期77-79,84,共4页
磨粒识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节;模糊优选理论应用于磨粒识别一般采用的都是均权模型。引进了一种模糊相对权重的概念,将其与模糊优选理论结合运用到铁谱分析的磨粒智能识别中,提出了一种新的基于加权模糊优选理论... 磨粒识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节;模糊优选理论应用于磨粒识别一般采用的都是均权模型。引进了一种模糊相对权重的概念,将其与模糊优选理论结合运用到铁谱分析的磨粒智能识别中,提出了一种新的基于加权模糊优选理论的磨粒识别方法,实际计算表明,该方法在发动机磨粒智能识别中取得了很好的识别效果。 展开更多
关键词 内燃机 加权模糊优选理论 模糊相对权重 磨粒识别
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基于 BP 神经网络的磨损微粒智能识别 被引量:8
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作者 李忠 曾昭翔 陈大融 《北方交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期86-91,共6页
磨粒图象自动分析与识别问题不但是铁谱技术发展需要解决的关键问题,同时也是针对机械设备磨损工况的状态监测与故障诊断后续信息流程实现自动化、智能化和系统化时遇到的关键技术难点和重点.本文在分析综述近年有关研究方法和结果的... 磨粒图象自动分析与识别问题不但是铁谱技术发展需要解决的关键问题,同时也是针对机械设备磨损工况的状态监测与故障诊断后续信息流程实现自动化、智能化和系统化时遇到的关键技术难点和重点.本文在分析综述近年有关研究方法和结果的基础上,提出解决这一问题的新的研究思路,及相应的处理流程、模型和软件实现,并给出了具体的实验结果.本文提出的流程可用于其它微粒图象(如血液细胞分析)自动识别领域. 展开更多
关键词 故障诊断 铁谱 神经网络 磨粒识别
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航空发动机油液监测中磨粒参数识别和优化研究 被引量:1
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作者 李华强 费逸伟 +1 位作者 姜旭峰 钟新辉 《航空发动机》 2005年第4期17-19,29,共4页
针对航空发动机油液监测中存在的磨粒特征参数过多的问题,采用主成分分析法进行了参数优化,经实践证明,用该方法可较全面地综合评价参数的分类状况,从而降低了磨粒识别的难度。
关键词 航空发动机 油液监测 参数优化 主成分分析 磨粒识别 优化研究 参数识别 主成分分析法 特征参数
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铁谱磨粒智能分析的发展
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作者 王志芳 严新平 赵春华 《材料保护》 CAS CSCD 北大核心 2004年第07B期157-159,共3页
近几年来,铁谱图像的识别技术取得了很大的进展。图像处理技术及特征提取等方面都有了显著的改善。尤其是随着计算机科技信息技术的发展,磨粒的计算机智能识别理论也有了的提高,下面就铁谱图像处理、特征参数提取等所取得的成就进行... 近几年来,铁谱图像的识别技术取得了很大的进展。图像处理技术及特征提取等方面都有了显著的改善。尤其是随着计算机科技信息技术的发展,磨粒的计算机智能识别理论也有了的提高,下面就铁谱图像处理、特征参数提取等所取得的成就进行回顾,并提出今后主要的发展方向。 展开更多
关键词 图像处理 磨粒识别
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航空发动机滑油磨粒检测技术研究 被引量:1
11
作者 侯媛媛 李江红 张朝 《电子设计工程》 2023年第12期180-184,共5页
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等问题。设计并研究了一种航空发动机滑油磨粒检测系统及方法。分析航空发动机磨损模式与形成机理,将连续流微流控技术... 针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等问题。设计并研究了一种航空发动机滑油磨粒检测系统及方法。分析航空发动机磨损模式与形成机理,将连续流微流控技术与图像处理相结合,搭建磨粒检测系统,设计油液磨粒检测系统整体架构与检测流程。采用最佳算法处理滑油磨粒图像,提取图像尺寸特征和形状特征参数,构建磨粒样本特征数据集。基于极限学习算法根据磨粒特征参数建立极限学习分类器对磨粒识别分类,验证测试结果,识别准确率高达92%。证明航空发动机滑油磨粒检测技术的可行性以及识别算法的有效性。 展开更多
关键词 航空发动机 油液检测 连续流微流控 磨粒识别
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基于RBF核支持向量机的轴箱磨损状态诊断系统 被引量:2
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作者 刘德鹏 李刚 +1 位作者 张宏亮 杜思琪 《电子科技》 2017年第5期150-153,共4页
磨粒分析与识别是机务段对列车轴箱润滑状态检测与故障诊断的一个重要领域。文中提出了一种基于磨粒特征识别的轴箱润滑状态诊断技术,利用Matlab软件分别提取了8类典型磨损颗粒的特征参数,采用支持向量机原理设计了一个磨损颗粒分类器... 磨粒分析与识别是机务段对列车轴箱润滑状态检测与故障诊断的一个重要领域。文中提出了一种基于磨粒特征识别的轴箱润滑状态诊断技术,利用Matlab软件分别提取了8类典型磨损颗粒的特征参数,采用支持向量机原理设计了一个磨损颗粒分类器。将提取的磨粒特征参数进行归一化处理后作为分类器的输入进行模式诊断,并将磨损状态的编码作为目标输出。结果表明,该方法诊断轴箱磨损状态的准确率较高,具有较高的推广能力,可用于列车轴箱磨损状态诊断系统中。 展开更多
关键词 轴箱 特征提取 磨粒识别 故障诊断 支持向量机
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DEBRIS MONITORING AND ANALYZING SYSTEM (DMAS) AND ITS APPLICATION IN AEROENGINE 被引量:1
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作者 李艳军 左洪福 吴振锋 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2001年第2期164-169,共6页
By inspecting and analyzing the debris, which is the most direct and important information units in the lubricating oil, we can monitor the machine condition to predict its failure. The debris monitoring and analyzing... By inspecting and analyzing the debris, which is the most direct and important information units in the lubricating oil, we can monitor the machine condition to predict its failure. The debris monitoring and analyzing system (DMAS) is developed from the traditional iron spectrum technology, and has such characteristics as ease for debris separating, forecasting machine failure automatically and accurately in time and so on. The fundamental theory, components and its application in aeroengine health monitoring of DMAS are presented. 展开更多
关键词 WEAR DEBRIS failure diagnose mode identification health monitoring
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