铁谱图像分析在煤矿机械故障诊断中的应用

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1、第4期胡建荣铁谱图像分析在煤矿机械故障诊断中的应用铁谱图像分析在煤矿机械故障诊断中的应用胡建荣(榆林神华能源有限责任公司郭家湾煤矿，陕西府谷719408)摘要：在介绍铁谱分析技术的基础上，结合图像处理技术实现了铁谱分析中的定量与定性处理，对后续研究工作具有指导意义。关键词：铁谱分析技术；图像处理技术；定量分析；定性分析中图分类号：TP391．41文献标识码：B文章编号：1671—749X(2010)04—0089—03备状态监测和预测维修的重要技术之一。0引言在铁谱分析中引人图像处理技术，是铁谱分析煤

2、矿机械大多属低速、重载设备，且工作环境特技术发展的关键因素之一。该技术不仅提高了铁谱别恶劣，除大量的粉尘和煤尘外，还伴随有强烈的振分析的自动化水平，也使铁谱分析人员各自的经验动和冲击，因此，由于机械零部件磨损而产生的失效和体会能够用数量的形式表达出来，更好地体现出成了此类机械设备常见的故障原因。如果不采取措规律性和可比性，从而加强彼此的交流，在经验积累施预报此类故障的发生，将会严重影响生产效率，进的基础上完成整个分析的程式化和规范化。而给企业带来巨大的经济损失¨。1．2铁谱分析流程利用铁谱分析技术，则

3、可准确可靠地预测机器铁谱分析技术利用高梯度磁场，将润滑油内的部件磨损状态和潜在故障。本文就铁谱图像分析在磨屑颗粒分离并沉积在玻璃基片上，形成谱片。然煤矿机械故障诊断中的应用作简要介绍。后在双光显微镜下观察谱片，进行定量和定性分析，以判断设备润滑部件当前的运行状况，从而对其磨1机械磨损的监(预)测及铁谱分析流程损故障进行预报。其流程图如图1所示。1．1机械设备的监测预测一一一『1～兰墼H一h在机械设备中，施加于运动部件表面间的润滑油不但减少了这些零部件的摩擦和磨损，而且随着揍状、矣大小：、霎颜警色鬈等H

4、譬磨嚣损部位它的流动，也会不断地把零部件的磨损产物一磨屑带离摩擦表面，使这些磨屑悬浮于油液中。利用铁图1铁谱分析流程图谱分析技术从油液中分离出磨损颗粒，进行微观检从图1可以看出，铁谱分析工作流程一般包括验和分析，便可定量和定性的评价磨损的严重性以取样、制谱、观察与分析、结论4个基本环节。及磨损发生和发展的过程。此技术能够准确可靠地取样：就是用取油工具从管线上或油箱中抽取预测机器润滑部件的磨损状态和潜在故障，并推进润滑油样。取样操作必须保证所取的油样含有能反维修行动来优化设备的利用和效率，目前已成为设映

5、机器工况变化的磨损颗粒，只有这样才能通过铁谱分析作出正确的判断。制谱：就是利用铁谱仪分离油样，将其中的铁磁收稿日期：2010—07—08作者简介：胡建荣(1978一)，陕西神木人，2002年毕业于陕西科技性颗粒沉积于玻璃基片上，经固化和清洗后完成。大学机械设计制造及其自动化专业，助理工程师，现从事采矿设备现为便于油液中磁性金属颗粒的沉积，对所取油样应场管理工作。陕西煤炭2010拄进行稀释，即在油样中加人一定比例有机溶剂，如四型的单阈值分割问题，其目标是机械磨损颗粒在显氯乙烯，油样与四氯乙烯的体积混合比

6、通常为3：1。微镜的反射和透射光作用下呈现的区域。然而，对观察与分析：是铁谱分析技术中最关键的一步，于彩色磨粒图像来说，其背景有时却会出现各种复它影响着最终的磨损故障判定结果。其包括定量分杂的情形，如噪声干扰、背景灰度分布不均匀等，所析和定性分析。定量分析的目的就是通过检测谱片以选择合适的阈值分割方法是正确分析的关键。一上磨损颗粒的数量变化，来判定设备润滑部件的磨维最大熵阈值分割对噪声很敏感，二维最大熵阈值损趋势。定性分析则是利用显微镜观察谱片上颗粒分割则又使问题变得更复杂，且计算量大为增加；模的尺寸

7、大小、形状、颜色，根据这些信息来定性分析糊阈值分割法的缺点是窗口大小和资格函数的选取设备运转润滑状态，判断磨损类型和磨损部位。对图像的分割结果影响很大。对比起来，由Ostu提结论：最终根据上述分析结果作出状态监测或出的最大类间方差阈值分割法是建立在最小二乘原故障诊断结论，为制定设备维护措施提供依据。理基础的聚类分割，其方法严密、原理简单，是一种公认有效的传统图像分割方法，其基本思路是将直2铁谱图像分析技术方图在某一阈值处理分割成两组，当被分成的两组将图像处理和模式识别理论运用于磨损监测的的方差为最大时

8、，决定阈值。因此，本文根据磨粒图铁谱分析技术，能够有效克服传统铁谱分析技术误像的特征选择了该方法。然而，最大类间方差法是差大，自动化程度低等缺点。在铁谱图像分析中，对针对灰度直方图进行的图像分割，彩色图像与灰度磨粒的目标提取则又是磨粒识别的基础和前提。图图像完全不一样，如果只利用图像的灰度特征，显然像阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术，它利难于实现铁谱图像的分割。事实上，灰度也可以看用了图像中要提取的目标和背景在灰度特性上的差成是彩色图像的一种特征，如