航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油系統(tǒng)故障識(shí)別研究——金屬屑形狀及紋理識(shí)別.pdf

1、安全是現(xiàn)代航空工業(yè)尤其是民航運(yùn)輸工業(yè)的首要要求，發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況將直接影響飛行的安全性。機(jī)械故障往往會(huì)導(dǎo)致重大的飛行事故，而磨損類故障又占有相當(dāng)?shù)谋壤??；椭械哪バ际欠从澈娇瞻l(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部零部件磨損狀況的重要信息載體，它的特征分析是反映發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械故障的有效方法。由于磨屑的多樣性和復(fù)雜性以及發(fā)動(dòng)機(jī)拆卸的巨大費(fèi)用等條件限制，磨屑的形貌特征和故障關(guān)系等方面的研究較少，目前主要由該領(lǐng)域的專家推測(cè)完成。綜上所述，本文提出航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油系統(tǒng)故障

2、識(shí)別研究，并以金屬屑的形狀及紋理識(shí)別為主要研究對(duì)象。 本文的研究工作主要有： 1、基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的磨屑圖像預(yù)處理，有效降低了圖像噪聲。 2、采用綜合分割方法對(duì)磨屑圖像進(jìn)行分割，并提出使用標(biāo)記的方式將圖像中的顆粒單獨(dú)提取出來(lái)，成功地實(shí)現(xiàn)了磨屑與圖像背景的分割。 3、分析計(jì)算磨屑的形狀以及紋理特征參數(shù)，形成一套較為完備的磨粒特征描述體系。 4、研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法，提出了雙BP網(wǎng)絡(luò)故障