形态学滤波新策略及在旋转机械障碍诊查之应用

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1、形态学滤波新策略及在旋转机械障碍诊查之应用第1章绪论1.1课题的研究背景随着新世纪科学技术的发展及现代工业的进步，现代机械设备自动化水平进一步提高，正朝着大型化、高速化、连续化、自动化方向发展，这极大地提高了生产效率，在解放大量劳动力的同时降低了生产成本，并且产品质量获得了持续稳定的提高。然而，在机械设备功能日趋强大的同时，其机械结构及系统组成却日益庞杂，一旦某个零部件出现故障，就会产生连锁反应，导致整个设备损坏甚至整个生产过程不能正常运行，从而造成巨大的经济损失，甚至引起灾难性的人员伤亡事故[1]。为此，人们采取了一系列措施，包括提高元器件的可靠性、进行系统的高可靠性设计以

2、及进行控制系统的容错设计等。即便如此，系统最终还是难免发生故障。因此，故障检测与诊断、故障预报技术就成了现代设备运行维护和管理的重要课题[2]。由于液压系统设备具有功率大、体积小、重量轻、响应快、精度高及抗负载刚性大等优点，在众多现代机械设备中占据了重要的比重，并且在许多重要领域得到了应用，如：冶金工业、航天工业、工程机械、基础机械加工业等。一个国家的工业化水平的高低，重要评价指标中就包含了液压传动及控制技术的水平[3]。随着液压系统技术及硬件产品日趋成熟，其所实现功能日益强大复杂，性能指标及工作强度不断优化加强，应用领域不断深化扩大，各部分间的关联更加密切繁复。因此在设备维

3、修管理体制中对液压设备实行预知维修是非常必要的，而对液压系统早期故障的检测与诊断作为预知维修阶段研究的核心问题，是整个生产流程中必不可少的环节。.1.2国内外研究现状及分析随着科技的发展与工业的进步，现代机械对液压系统的可靠性和容错性的要求越来越高，这样的现实需求极大地促进了液压系统故障诊断技术的发展。液压系统故障诊断最开始基于诊断人员的理论知识和实践经验，借助一定的检测仪表来进行。20世纪60年代，美国最先开始变定期维修为视情维修，形成了以传感器和计算机技术为基础，以可靠性为中心的现代诊断理论。基于传感器和计算机技术的现代诊断方法可以分为基于解析模型的方法和基于信号处理的方

4、法[5]。基于解析模型故障诊断方法的研究和应用成果相对较少,MasoudKhoshzaban研究了一种状态估计方法，分别对液压缸、比例阀、液压回路等模块的状态使用卡尔曼滤波进行了估计，并通过模式分类算法对突发和渐变故障实现了分离；CodeRyerson以一个比例阀控回路为对象，使用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计，通过添加状态参数的方法实现建模故障和未建模故障的检测；LiangAn采用EKF实现了液压缸内泄漏和外泄漏故障的检测和分离[6-8]。现今在液压系统中，基于信号处理的故障诊断方法应用比较广泛。其不需要建立系统精确的模型，只需通过对液压元件的振动等信号进行采集处

5、理，进而实现对泵、马达等元件的故障诊断。1986年浙江大学路甬祥教授和陈章位教授对液压系统的故障机理进行了深入研究，1995年又提出了利用专家系统进行故障诊断的方法[9]。..第2章数学形态学的理论基础2.1二值形态学二值数学形态学以二值图像为研究对象，二值图像的灰度值只有0和1两种，通常意义上我们将灰度值为0的图像元素认为是图像背景，而灰度值为1的图像元素理解为图像所刻画的物体，即前景。二值数学形态学对数字图像的处理是建立在集合理论基础之上的，在集合理论体系中主要以腐蚀和膨胀为基础运算，并且以腐蚀和膨胀两种基础运算引申出形态开、形态闭、击中、薄化、厚化等五种运算，一同构成了

6、形态学运算的基础。在数字信号处理领域，我们所用到的运算主要为腐蚀、膨胀、形态开和形态闭四种运算，因而本文主要对以上四种运算进行重点介绍。数学形态学将集合理论与数字图像的几何结构特征直接相关。其基本思想是用携带一定知识，具有一定形态的结构元素作为探针，对待分析图像的形状特征进行探测，逐个地去度量和提取图像中的特征信息，从而找到图像各部分间的关系，最终根据图像处理目的与需求的不同，保留需要的主要成分，去除干扰成分，从而达到对图像分析和识别的目的。数字图像用集合理论进行表述之后，就可以应用形态学中的各种变换和运算进行处理分析，而形态学中的变换和运算大多具有并行、局部、实时、快速及易

7、于硬件实现的特性，因而，形态学的理论和方法引起了极大的关注，并且获得了大范围的应用。2.2灰值数学形态学灰值数学形态学是对二值数学形态学的自然扩展。灰值形态学中，图像的灰度值为一系列变化的非负坐标值，二值形态学中灰度值的变化为0和1，可以看做是灰值形态学中灰度值变化范围的两个极点，是一种特殊情况。二值形态学中，信号可以看做只作水平运动，而灰值形态学中信号的运动可以视作在水平和竖直两个方向同时进行，其中水平移动称移位，竖直移动称偏移。二值形态学中所用到的交、并运算分别用最大、最小极值运算代替。在数学形态学