基于圖像處理的洗煤機故障診斷.pdf

1、故障診斷就是對系統(tǒng)所處的狀態(tài)進行監(jiān)測，判斷其是否正常，當出現(xiàn)異常時分析其產(chǎn)生的原因和部位，并預報其發(fā)展趨勢。故障診斷作為一門新興的綜合性邊緣學科，經(jīng)過了近四十年的發(fā)展，已初步形成了比較完整的學科體系。就其技術手段而言，已逐步形成以振動診斷、油樣分析、溫度監(jiān)測和無損檢測探傷為主，其他技術或方法為輔的局面。就診斷方法而言，除了單一參數(shù)、單一故障的技術診斷外，目前多參量、多故障的綜合診斷已經(jīng)興起。 故障診斷方法多樣，針對不同故障情況需

2、靈活使用。本課題研究的洗煤機，由于其機構(gòu)眾多，應采取不同的數(shù)據(jù)檢測方法進行故障診斷。本課題主要研究洗煤機篩板的故障診斷方法，通過對洗煤機生產(chǎn)的煤粒進行檢測，以煤粒大小的變化來判斷洗煤機篩孔的磨損情況。 課題研究中煤粉顆粒物理特性的測量，目前有多種關于煤粉粒徑方面的測試技術，這些方法都存在一些局限性。隨著圖像處理技術的日益發(fā)展，基于圖像處理技術的顆粒檢測方法得到了應用。人們正嘗試應用圖像分析來直接獲得顆粒的信息，并對顆粒進行形態(tài)分

3、析。 本文根據(jù)圖像處理的原理，利用數(shù)碼相機獲取煤粒圖像，進行圖像類型轉(zhuǎn)換、插值運算、二值化運算、灰度增強、濾波運算等預處理。經(jīng)過上述處理將得到相對清晰的煤粒圖像。利用測量煤粒的大小進行煤粒圖像處理研究，因此需將煤粒圖像進行有效分割。閥值分割、邊緣檢測、區(qū)域生長法與、形態(tài)學都是圖像分割的有效手段。本文對上述方法進行試驗，對其對比后，選取形態(tài)學方法作為本研究內(nèi)容的圖像分割方法。經(jīng)過上述處理，得到輪廓清晰的煤粒圖像。利用Matlab特

4、征提取函數(shù)提取該圖像中煤粒面積，得到煤粒數(shù)據(jù)。計算不同面積煤粒在總面積中的百分比，畫出煤粒百分比圖，根據(jù)圖形分布判斷洗煤機是否出現(xiàn)故障。 上述圖像處理采用Visual.BASIC 6.0和Matlab 7.0混合編程的方式，充分發(fā)揮兩種軟件的優(yōu)點，利于用戶編程。Matlab 7.0功能強大，是一種高效的工程計算語言。在圖像處理方面，MATLAB為圖像讀取、圖像轉(zhuǎn)換、圖像變換、圖像增強、圖像分割等圖像處理提供了實用而強大的工具。V