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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明提供一种基于数据机理融合的磨损阶段划分方法及系统，属于机械装备磨损状态监测技术领域，获取磨粒环图像，并对所述磨粒环图像进行预处理；利用最大熵和核密度估计磨粒环图像数据指标的分布，并结合阈值，划分磨损阶段；对分散磨粒图像进行预处理，并进行磨粒填充；再对填充处理后的每个磨粒进行编号，计算磨粒的圆度和伸长度，根据异常磨损状态对应的磨粒各特征参数阈值，判断异常磨损状态。本发明在时域上融合了磨损机理的分析，利用单个磨粒的圆度指标区分正常磨粒与异常磨粒，实现了磨损状态演变全过程的综合描述，实现了磨损阶段的准确、快速的划分。

主权项：1.一种基于数据机理融合的磨损阶段划分方法，其特征在于，方法包括：步骤S101：使用磨粒传感器对磨损颗粒进行成像后，获取磨粒环图像，并对所述磨粒环图像进行预处理；步骤S1011：对磨粒环图像的背景图像及磨粒图像进行灰度化处理；步骤S1012：对磨粒灰度图进行减背景处理；步骤S1013：通过迭代阈值分割法求出最佳阈值；步骤S1014：对去背景图的磨粒图像进行二值化处理；步骤S1015：计算磨粒总灰度值TGSV；步骤S1016：基于小波变换方法对TGSV数据进行降噪处理；步骤S102：利用最大熵和核密度估计磨粒环图像数据指标的分布，并计算阈值，划分磨损阶段；其中，步骤S1021：选择有界支持域；定义一有界支持域，使得，限制随机变量X的取值范围；步骤S1022中随机变量归一化的方法为定义新随机变量Z，引入坐标变换，令，则；在步骤S1023中，假设M个矩函数为，其中，则第i个广义矩表示为： 其中，为矩函数的期望，为Z的概率分布；步骤S1022：随机变量归一化；步骤S1023：确定随机变量的前M个广义矩；步骤S1024：使用核密度函数来近似估计随机变量的概率密度函数；给定一数据点，以所述数据点为中心构建核函数，用来估计该点在附近的密度，表示为： 其中，是样本中的数据点，是带宽参数；步骤S1025：定义离散随机变量，根据最大熵原理，估计离散随机变量概率分布，确保在给定约束条件下得到概率密度函数；最大化最大熵函数为： 约束条件为： 其中，为离散随机变量的概率分布，是可能得取值，是给定的广义矩值；步骤S1026：选择最优核密度函数，通过核密度估计方法近似目标概率密度函数，使得核密度最大熵最大化；步骤S1027：根据坐标变换方法，得到变换后的基于随机变量Z与原始随机变量X之间的函数关系，通过所述函数关系，将随机变量Z转换回原始随机变量X，获得核密度最大熵近似，将概率密度函数转换回原始域；步骤S1028：基于磨粒磨损特征划分磨损阶段；定义区间内的概率密度函数；定义的磨损状态评估阈值为： ：S1与S2分界点； ：S2与S3分界点； ：S3与S4分界点；根据求得的磨损状态评估阈值，将磨损健康状况分为四个阶段；分别对应为磨损健康状况区S1、磨损健康状况区S2、磨损健康状况区S3以及磨损健康状况区S4；步骤S103：对磨粒图像进行预处理，并进行磨粒填充；再对填充处理后的每个磨粒进行编号，计算磨粒的圆度和伸长度，根据异常磨损状态对应的磨粒各特征参数阈值，判断异常磨损状态；基于如下表达式计算磨粒圆度： 其中，为单个磨粒的覆盖面积，L为磨粒的最大长度；步骤S103中，伸长度定义为磨损颗粒投影轮廓的最大Feret直径与最小Feret直径的比值，其中，最大Feret直径与最小Feret直径分别定义为与颗粒投影轮廓上的凸角相切的两条平行线之间距离的最大值和最小值；伸长度SL的表达式为： 。

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百度查询： 山东大学 一种基于数据机理融合的磨损阶段划分方法及系统