基于傅里叶描述子的示功图诊断方法研究.pdf

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1、第40卷第3期化工机械285基于傅里叶描述子的示功图诊断方法研究。丛蕊料乔磊张威(东北石油大学机械科学与工程学院)摘要提出了基于傅里叶描述子提取轮廓线特征的示功图故障诊断方法。利用八邻域搜索和形态学方法提取示功图轮廓线，在此基础上计算轮廓线边界点序列的归一化傅里叶描述子，保证了图像对于旋转、缩放扣平移的不变性，并将其作为特征量输入到距离分类器中，从而实现故障智能诊断。实验结果表明，该方法可以有效地识别出示功图的不同故障类型。关键词往复机械故障诊断形态学细化八邻域搜索傅里叶描述子中图分类号TQ050．7文献标识码A文章编号0254-6094(2013)03-0285-0

2、5往复机械的故障诊断研究多以振动信号的分析处理为诊断依据¨卫1，实现故障类型识别的目的。但是由于往复机械的振动十分复杂，测量的振动信号往往混杂了随机信号和冲击信号，易发生故障混叠现象，使得采用振动信号诊断故障类型的方法不是十分理想。然而采用数字式示功仪测量得到的示功图不仅包含了往复机械工作状态的大量信息，而且压力的变化真实地反映出系统的工作状态是否良好，并且系统故障时的示功图与正常状态下的示功图相比有明显的形状变化，因而较振动信号而言示功图分析方法能够更加准确地诊断出故障类型。目前针对示功图的诊断方法主要是计算示功图不变矩和面积变化来判断故障类型¨’4。，而示功图是由

3、压力信号绘制的一条封闭轮廓曲线，表征示功图特性的所有信息均包含在轮廓线上，但是以上方法都是对示功图的整体区域分析处理，忽略了边缘信息对诊断结果的重要影响，而基于轮廓线的识别方法则有效地克服了这些不足。目前轮廓线识别方法主要应用于碎片拼合、轴类零件外轮廓识别及字符识别等领域”。·。笔者将该方法引入往复机械示功图的故障诊断领域中，提出了一种基于傅里叶描述子提取示功图轮廓线特征的故障类型诊断方法，该方法首先对预处理后的示功图图像作形态学细化，消除边缘轮廓的冗余信息，利用八邻域搜索算法跟踪轮廓并记录边界像素点的位置坐标，对坐标序列作傅里叶变换提取特征量：最后使用距离分类器识别

4、示功图故障类型，从而实现往复机械示功图故障类型诊断的目的。1基于八邻域跟踪搜索的目标轮廓线提取通过对示功图的分析可以有效地确定往复机械的工作状况，然而最终故障类型诊断结果的准确性严重依赖于示功图轮廓线提取质量的好坏，因此在提取轮廓线之前必须要对示功图图像作预处理，如二维灰度转换和二值化，删除图像边界的冗余信息，提高示功图轮廓的可检测性。1．1形态学细化示功图轮廓线在经过预处理后的示功图图像中，目标轮廓线的像素值为1，背景区域的像素值为0，目标轮廓与背景就被很好地区分开来。在此基础上进行的形态学细化处理不仅完好地保留了示功图轮廓的封闭性，而且示功图轮廓线变得更加清晰明了

5、。数学形态学¨o是一种以集合论为基础的用于图像处理和模式识别领域中的新方法，着重研究图形的几何结构和整体形状特征的非线性理论。其基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，实现对目标图像·国家“十二五”科技支撑计划项目(201IBAA02BOI)。十·丛蕊，女，1972年11月，副教授。黑龙江省大庆市，163318。286化工机械2013年分析和识别的目的。细化就是将输入的具有一定宽度的图像轮廓用逐次削减边缘的方法最终得到只有一个像素宽度的骨架。常见的形态学算法是基于图像集合运算的图像细化算法。设A为图形集合，E和F是两个结构基元，艿为结构元素，对

6、于结构对B=(E，F)，利用日细化A可定义为：a08=A一(AX曰)(1)即AoB为在A中去掉A被B击中的结果。若定义一个结构元素序列{曰}={B。，曰：，⋯，B。}，其中8⋯代表8i旋转的效果，则细化也可以定义为：^o{Bi={．．·[(A@B。)oB：]⋯}@口．(2)该运算过程是依次利用日。一B。对结果重复细化，直至图形集合A再也没有变化产生。经形态学细化处理后，所得到的示功图轮廓线变得更加清晰明了，并且轮廓边缘曲线上的每个点都只含有一个像素，很好地删除了边缘的冗余信息。1．2基于八邻域跟踪搜索的目标轮廓线提取图像目标特征提取的关键一步就是要得到目标轮廓边界的数

7、值序列，笔者采用了属于串行处理技术的八邻域搜索算法p1来提取示功图边缘轮廓点的坐标，保证了边界曲线的封闭性。图像中的任意一个边界点总有8个点与其相邻，即八邻域点，若当前边界点设为P(茁，y)，则下一个边界点一定落在该点的八邻域内，该八邻域内点的坐标和方向码定义如图1所示。a．坐标b．方向码图1八邻域内点的坐标和方向码经过二值化和形态学细化处理后的示功图图像中目标轮廓点像素值为I，背景点像素值为0。设P．为第凡个边界点(n=0，1，2，⋯)，d为八邻域像素点的方向码，记录轮廓线搜索的起始位置，搜索的具体过程如下：a。以目标轮廓物体的左上角作为搜索起点，