（机械设计及理论专业论文）铁谱图像识别的理论与方法研究.pdf

摘要 铁谱技术通过对磨札形态、数量、尺寸分饰和成分等特征的分析，能够查明机器涧 滑与磨损故障的模式、称度及机器所处的状态，确定故障发生的原因，从而为进一步地 设备维修决策提供依据。铁l 2 i 矧像识别技术把计算机图像处理技术与铁谱分析相结合， 具有较大的客观性，对廓羊证的识别能实现快速、有效、定量分析，足日f i ；j 磨损诊断和铁 谱分析领域的热门研究方向。 本文将人工免疫算法应用到铁谱磨粒图像识别中，设计了基于人工免疫系统的磨粒 分类器w p c a i s ( w e a rp a r t i c l ec l a s s i f i e rb a s e do i la r t i f i c i a li m m u n es y s t e m ) ，对 人工免疫系统模式识别的一个新的应用领域进行探索，也提供了铁谱磨粒图像识别的一 种新方法。 本文的上要内容有： 1 论述了选题的背景和意义；介绍了机械设备故障诊断技术、油液分析技术、铁谱 技术以及人工免疫系统；结合选题要求，阐述了本文的主要研究j ：作。 2 探讨了铁谱磨粒图像的获取方法，并从计算机的图形文件中将数宁化磨卡证图像读 取到m a t l a b 用f 分析处理；论述了磨粒图像预处理的方法：图像分割、图像滤波、图像 边缘检测以及图像细化，分析对比了运用相关方法处理原始图像后的效果，得出了铁谱 磨粒图像处理的一般步骤；分析了不同种类磨粒的特征，并列出磨粒的形状尺寸、纹理 和颜色的特征参数。 3 阐述了人工免疫算法的各种生物模型以及衍生出的各种算法，包括一般免疫算法、 阴性选择算法、免疫学j j 算法、克隆选择算法等。 4 将人工免疫算法应用到铁谱磨粒图像识别中，设计了磨粒分类器w p c a i s 。以糜粒 样本的形状因子，欧拉数和填充度作为特征向量，对滑动磨损、切削磨损、_ i f 常磨损和 疲劳点蚀四种磨损类型分类，并进行了分类器的仿真试验，得到较好的分类效果。 本项目受国家自然科学基会项目资助( 项日批准号：5 0 3 7 5 1 4 1 ) 关键词：磨损；铁谱技术；磨粒图像识别；人工免疫系统；磨粒特征 a b s t r a c t f e r r o g r a p h yc a l lf i n do u tm a c h i n e r yl u b r i c a t ea n da b r a s i o nb r o k e n - d o w np a t t e r n s ，e x t e n t a n di nw h i c hs t a t et h r o u g ha n a l y z i n gc h a r a c t e r so fw e a l p a r t i c l e s ，s u c ha sc o n f i g u r a t i o n ， q u a n t i t y , d i m e n s i o nd i s t r i b u t i n ga n dc o m p o n e n t t h i sc a l lc o n f i r mt h ef a i l u r er e a s o na n d p r o v i d eg i s tf o re q u i p m e n tm a i n t a i nd e c i s i o n - m a k i n g f e r r o g r a p h yi m a g ea n a l y s i st e c h n o l o g y c o m b i n e st h ec o m p u t e ri m a g ed i s p o s et e c h n o l o g ya n df e r r o g r a p h y , s oi th a sb i g g i s ho b j e c t i v i t y a n di d e n t i f yw e a rp a r t i c l e sq u i c k l y , e f f i c i e n c ya n dq u a n t i f i c a t i o n a l l y i tb e c o m e sah o tr e s e a r c h a s p e c ti na b r a s i o nd i a g n o s i sa n df e r r o g r a p h ya n a l y s i s a r t i f i c i a li m m u n ea r i t h m e t i ci sa p p l i e di nf e r r o g m p h yw e a rp a r t i c l ei m a g ei d e n t i f y t e c h n o l o g yi nt h ep a p e ra n dw e a rp a r t i c l ec l a s s i f i e rb a s e do na r t i f i c i a li m m u n es y s t e m ( w p c a i s ) i sd e s i g n e d an e wa p p l i c a t i o nf i e l do fa r t i f i c i a li m m u n ep a t t e r nr e c o g n i t i o ni s d e v e l o p e da n da n e wm e t h o do f f e r r o g m p h yw e a rp a r t i c l ei m a g ei d e n t i f yi sp r o v i d e d t h i sp a p e ri ss u m m a r i z e da sf o l l o w s ： 1 t h eb a c k g r o u n da n dm e a n i n go f t o p i ci sd i s c u s s e d m a c h i n ee q u i p m e n tf a u l td i a g n o s i s t e c h n o l o g y , o i la n a l y s i st e c h n o l o g ya n da r t i f i c i a li m m u n es y s t e ma r ei n t r o d u c e d a c c o r d i n gt o r e q u e s to f t h et o p i c ，t h em a i nr e s e a r c hi se x p a t i a t e d 2 m e t h o d so fo b t a i n i n gf e r r o g r a p h yw e a rp a r t i c l ei m a g ea r ed i s c u s s e da n dd i g i t a lw e a r p a r t i c l ei m a g e si ng r a p h i c sf i l e sa r er e a df o ra n a l y z i n g t h ep r e t r e a t m e n tm e t h o d so fw e a r p a r t i c l e ，s u c ha si m a g ed i v i s i o n ，i m a g ef i l t e r , i m a g ee d g ei n s p e c t , i m a g es l e n d e ra n ds oo na r e d i s c u s s e d c o m p a r i n ge f f e c t sa f t e rd e a l i n gw i t hc o r r e l a t i o nm e t h o d s ，t h ec o m m o np r o c e s so f f e r r o g r a p h yw e a rp a r t i c l ei m a g et r e a t m e n ti sc o n c l u d e d c h a r a c t e r so fd i f f e r e n tk i n d so fw e a r p a r t i c l e sa r ed i s c u s s e d c h a r a c t e rp a r a m e t e r so ff i g u r e ，d i m e n s i o n , t e x t u r ea n dc o l o ro fw e a r p a r t i c l ea r el i s t e d 3 s e v e r a lk i n d so f b i o l o g ym o d e l sa n da r i t h m e t i cd e r i v e df r o ma r ee x p a t i a t e d i n c l u d i n g c o m m o ni m m u n ea r i t h m e t i c ，n e g a t i v ec h o s e na r i t h m e t i c ，i m m u n es t u d ya r i t h m e t i c ，c l o n e c h o s e na r i t h m e t i ca n d o n 4 a r t i f i c i a li m m u n ea r i t h m e t i ci sa p p l i e di n f e r r o g r a p h yw e a rp a r t i c l ei m a g ei d e n t i f y t e c h n o l o g ya n dw p c a i si sd e s i g n e d t a k i n gs h a p ef a c t o r , t h ee u l e rn u m b e ra n df i l l i n g d e g r e ea se i g e n v e c t o r s ，t h es l i d i n g ，c u t t i n g ，n o r m a l ，f a t i g u ee r o s i o nw e a ra r ec l a s s i f i e d t h e s i m u l a t et e s to f c l a s s i f i e rh a sag o o dr e s u l t t h i sp r o j e c ti ss u p p o r t e db yag r a n tf r o mt h en a t i o n a ln a t u r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no f c h i n a , w h i c ht h ea u t h o r i z i n gn u m b e r i s5 0 3 7 5 1 4 1 k e yw o r d s ：w e a r ；f e r r o g r a p h yt e c h n o l o g y ；w e a rp a r t i c l ei m a g er e c o g n i t i o n ；a i m ；w e a r p a r t i c l ec h a r a c t e r 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得澎至三盘堂或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示谢意。 学位论文作者签名；司弟l 茛 签字日期： 2 。年7 月f 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解澎鎏盘堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授 权逝鎏盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影 印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：i 飘禾l 良 导师签名； 签字日期：知口彳年，月s 日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位：浙江大学工程与科学计算研究中心 通讯地址：浙江大学玉泉校区1 4 5 5 信箱 锨镌 签字日期； z 年7 月j ，一1 5 1 电话：0 5 7 1 - - 8 7 9 5 3 1 6 8 邮编：3 1 0 0 2 7 第一章绪论 第一章绪论 【摘要】本章论述r 选题的行景及意义；介绍了机械设备故障诊断技术、油液分析技术、铁谱技术以 及人j ：免缦系绕；鲐合选题龉求，阐述，本文的土要研究i 作。 1 1 选题的背景及意义 机械零部件的磨损是造成机械设备发生故障和失效的主要原因，是影响机械设备证 常运行的主要障碍。摩擦学故障足机械设备故障的土要形式之一。磨损、疲劳和腐蚀足 机械零件失效的三种主要形式和原因，其中仅磨损一项就占了约8 0 左右。在大多数情 况下，磨损会导致机械零部件的逐渐损耗，降低机械的工作效率、精度，增加机械的耗 能，造成漏油、漏气、产生噪声等等。当磨损达到一定程度，就会使零部件失效，而且 由于磨损还可能诱导其它形式的故障。将会引起连锁反应，某些情况下还会引起灾难性 的筝故。因此，对机械设备进行磨损工况监测和故障诊断具有藿要意义1 1 1 。 设备状态监测与故障诊断包括的内容相当广泛，比较常用的有：助能性监测诊断技 术，振动噪声监测技术和油液分析诊断技术等。油液检测技术作为一种有效的工况监测 方法目前已经在各类机械设备得到广泛的应用。 油液监测技术足发腱较快的故障诊断方法之一，其中磨粒分析足油液监测技术的关 键，它将磨粒视为设备摩擦学系统发生摩擦学行为的信息载体并用以诊断摩擦副的失效 现象。在油液监测技术应用过程中，对磨损颗粒进行矿确识别与分类足影响监测效果的 关键因素。掘估计每立方厘米的油液样品中，大约会有l o 。2 个磨损颗粒，而尺寸及其微 小，通常在几十纳米到几1 一微米之问，是肉眼看不见的。通过对这些磨粒的尺寸、形状、 颜色和数量的变化进行分析研究，町以有效地判别摩擦副当前的磨损状态。这对研究零 件的摩擦磨损过程、机理、速度和零件的工作状，奁等具有特殊的意义。 油液分析实质上是一种磨损颗粒分析技术，主要研究分析的内容包括两大类：一是 对油液中所含磨损颗粒的数量、大小、形状、颜色、成分及其变化情况的分析；二是对 油液劣化变质程度的分析。油液分析诊断技术主要包括：油液理化指标及污染度检测， 光谱分析，f o u r i c r 变换细夕 光谱分析，铁潜分析，磁塞分析，颗粒计数等1 2 1 。 铁潜分析技术通过对磨损微粒形态( 包括宏观与微观上地) 、数量、尺寸分布和成分 等特征的分析，能够查明机器润滑与磨损故障的模式、程度及机器所处的状念，确定故 障发生的原因，从而为进一步地设备维修决策提供依掘，这对于设备预防性维修具有特 殊的意义1 3j 。铁谱技术丌发以来，为机械磨损监测诊断和磨损机理的研究丌辟了一个以 磨损微粒为分析对象的研究和应用的新领域。铁谱技术可以沉积和分析有价值的微粒， 使与零件磨损无关的微粒不沉积或不完全沉积，简化分析，减少错误结论的概率；铁谱 分析的磨粒尺寸榆测范阍大，覆盖了大多数损伤形式可能丌始产生地微粒尺寸范围，即 第一章绪论 1 5 2 0 0pm ：铁谱分析可以观察微粒的表面形貌，在机器不需要拆卸、继续运转时，通 过表面形貌分析摩擦剐的接触表面状态柬了解零件的磨损状念1 4 1 。由于铁谱技术以上这 些在磨粒检测与分析方面具有的明显优势与特点，因此得到了广泛应用。 铁谱分析的对象是铁谱片上的磨粒，但由于机械设备的磨损现象极其复杂，产生的磨 粒形状、颜色、表面等于差力别，很难用常舰方法和单一的数学模型进行量化描述，并 且由于所获得的谱片上的磨粒图像常常足相瓦连接和重卺的，使得铁谱诊断技术智能化 发展比较缓慢。传统的制谱显微分析方法专家依赖性很强、人为主观因素影响很大，在 实际推广应用中受到很大限制。铁潜图像分机技术把计算机图像处理技术与饮谱分析相 结合，具有较大的客观性，对磨粒的识别能实现快速、有效，定量分析。足日l j i 磨损诊 断和铁谱分析领域的热门研究方向。 铁谱图像识别技术足将计算机图像处理技术应用于铁谱定量分析计算。对谱片上各 单个麽粒图像的特征参数进行统计，并根掘统计模式识别理论，设计典型磨粒分类器， 利用统计参数，可实现磨粒的自动识别、分类1 4 j 。 因此，丌展铁谱磨粒图像识别的研究无论足从工程价值，还是理论研究上都有深远 的意义。 1 2 机械设备故障诊断技术 机械设备故障诊断技术( m e c h a n i c a lf a u l td i a g n o s i s ) 1 5 6 7 1 足利用机械设备在运行中 或相对静态条件下的状念信息，通过对所测的信号进行分析和处理，并结合诊断对象的 历史状态，来定量识别机械设备及其零部件的实时技术状态，并预知有关异常故障和预 测未来的技术状念，从而确定必要对策的技术。故障渗断的实质就足状态的识别，诊断 过程主要有三个步骤：第一步足检测设备状态的特征信号，如振动，噪卢、温度等；第 二步就是从所检测到的特征信号中提取征兆：第三步足故障的模式识别。 机械设备故障诊断技术以机器学为基础与信息科学、系统科学、人工智能和计算机 技术相结合的多学科交叉的综合性实用技术。它以计算机、传感器、信号分析与处理为 基础，通过设备状念检测、故障诊断，能定性、定量地掌握设备运行状态参数，预测设 备可靠度，对故障产生原因、部位和严重程度进行识别、判断和决策。其主要内容是信 号监测、信号分析与处理、状态识别和趋势分析1 8 i 。故障的诊断方法可简单地划分为传 统的诊断方法、数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括：振动监测技术、 油液分析技术、噪声监测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；数学 诊断方法包括：基于贝叶斯决策判掘以及基r 线性和非线性判别函数的模式识别方法、 基于概率统计的时序模型诊断方法、基于距离判掘的故障诊断方法、模糊诊断原理、灰 色系统诊断方法、故障树分析法、小波分析法以及混沌分析法与分形几何法等；智能诊 断方法包括：模糊逻辑、专家系统、神经网络、进化计算方法( 如遗传算法) 等。 2 第一章绪论 1 3 油液分析技术 油液分析技术c o i la n a l y s i s ) 是一项对机械设备使用的油液的物理、化学性能以及 油液中所含磨屑杂物等进行分析的技术，足当今设备状念监测的重要方法之一【2 1 。该方 法对低速重载、环境恶劣( 如噪声大、振源多、外界干扰明显) 、研转式和往复式、采用 液体或半液体涧滑捌、且以磨损为主要失效形式的机械监测特别有效。油液分析技术分 为两大类：一类足对油液本身物理化学性能进行分析；一类是对油液中不溶物质的分析 技术，也称为磨屑监测技术。磨屑监测技术根据使用的仪器和检测方法不p 日，主要分 为磁塞检测法、光谱分析法和铁谱分析法。 采用光谱分析法，町根掘各元素所发射特征光谱线的强度，准确确定润滑油中各种 金属元素的含量，分析速度快，故能对运转中的机器零件磨损状态进行监测，预报机械 设备的磨损状态。但光谱分析检测磨损微粒的有效尺寸范围足在o 1u m 到8 1 0 u m 之 间，其中对大于2pm 的微粒，其枪测效率就大为降低，而最能显示机器磨损特征的微 粒尺寸是从几微米到十几微米；m 时，光谱分析法不能反映磨损微粒的形态，也不能将 微粒按尺寸大小排列1 6 l 。 磁塞检测法能够有效地检测出上百微米甚至毫米级的粒子，若辅以脏测过滤器，也 可收集滑动轴承、蜗轮等f 色会属磨损微粒，使用方便。磁塞技术在匕机发动机轴承等 涧滑系统中广为采用，叮以进行在线监测、跟踪记录、使用费用较低。简单易行，适合 监测1 0 0 4 0 0um 的微粒。但是这种方法难于进行定量分析；同时由于对t 。几微米、几 十微米尺寸的磨损微粒不敏感，而当收集到一定数量的大微粒时，可能机器中某螳零件 已经损坏，早期损坏预报的可靠性较低。 用放射性同位素法测餐磨损的最大优点足灵敏度很高，适合于测鞋极微母的磨损。 但使用该法时需采取安全措施，并仅限于实验室，不适宜在现场使用。 光谱分析、磁塞方法和铁潜技术磨损磨粒尺寸检测的有效范围，如 5 | 1 - l 所示i6 l 。 培损微粒尺j ( m ) i 鳘il - l 二种监测技术效率与磨损微粒尺寸的犬系示意酗 第一章绪论 图1 2 为典型的磨损发展历程嘲，比较两图可以看出，铁谱技术检测磨损磨粒尺寸的 范围大，覆盖了大多数损伤形式可能丌始产生地微粒尺寸范踊，是一种较好的磨损磨粒 识别方法。 1 4 铁谱技术 剀i - 2 典型的磨损发展历群 铁谱技术( f e r r o g r a p h y ) 足在岛梯度的强磁场作用下，将在涧滑刷或工作介质中的 各种微粒按尺寸大小依次沉积在透明载体上进行测鼍，观察和分析的技术。 1 4 1 铁谱技术原理 铁谱技术利用高梯度的磁场将磨粒从流体试样中分离出来且加以固定，流体试样经 过一个特殊制备的，与水平成一很小央角放霄的显微镜样片( 铁谱摹片) 而流下。待试 样全部通过摹片后，用溶刺清沈基片以去除残液。当溶剂干燥后就得到一片町供分析的 铁潜片1 9 1 。图1 3 所示为铁谱片上磨粒的沉积状念。铁谱片上位置的啦标足从出 j 端算 起。流体最先与肇片接触的入口端距出口端约为5 6 r a m ，在出口端，试样离丌基片并通 过刚油管被收集。最大的铁磁性磨粒沉积在铁谱片的入口区，阂为磨粒所受的磁吸引力 与其体积成f 比，而磨粒在流体中的运动的各种阻力与其表面积成证比。如果磨粒形状 相同，它通过流体向下的运动作为其粒度的函数将取决于磨粒尺寸的立方与磨粒尺寸的 平方之比，即粒度函数与磨粒尺寸成难比。因此最大的铁磁性磨粒最先沉积。铁磁性磨 粒沉积成链状，沿磁力线方向排列。 4 第一章绪论 1 4 2 铁谱分析仪器 j 嚣 警4 0 蠡3 0 彗2 0 盖1 0 0 出u l ! i1 3 铁谱片上磨粒的沉积状态 铁谱分析仪器按功能分为6 l ：分析铁谱系统，包括分析铁黹仪( a n a l y t i c a lf e r r o g r a p h y ) 和铁谱显微镜；直读铁谱仪( d i r e c tr e a d i n gf e r r o g r a p h y ) ：在线铁谱仪( o n l i n ef e r r o g r a p h ) ； 旋转铁谱仪( r o t a r yp a r t i c l ed e p o s i t o r ) ；微粒定量仪及气动铁谱仪( p n e u m a t i cf e r r o g r a p h y ) 等。 1 4 3 铁谱技术的发展 铁谱技术自1 9 7 0 年山麻省理工学院的w w s e i f e r t 和f o x b o r o 公司的v c w e s t c o t t 提出以来，为机械磨损虢测诊断和磨损机理的研究丌辟了一个以磨损微粒为分析对象的 研究和应用的新领域，山于它本身特有的优点，已经成为一种重要的磨粒分析技术。 1 9 7 2 年，v c w e s t c o t t 取得了这项技术的专利权并由f o x b o r o 公司制成了世界上第 一台商用铁谱仪；1 9 7 6 年，荚园的e r b o w e n 和v c w e s t c o t t 编制成了睽粒图谱第一卷， 对钢铁材料的磨损颗粒作了分类成为磨损颗粒识别的指南；同年，s o d i o w e i ij o l 等首次 将数字图像处理引入铁谱技术，用q u a n t i m e n t 7 2 0 图像系统作为一种定垦工具，结合扫 描电镜测定了特定范围尺寸内磨卡证的个数，分析了磨粒的三个参数：磨托的面积、磨粒 的水平截距和大于，小于或等于某一尺寸的磨粒数目；1 9 8 2 年，美幽海军航空中心总结 了自1 9 7 1 年铁谱技术i 口j 世以来，大约十年内英荚两国科技工作者在铁谱技术工作中积累 的资料，编制了更完整的磨粒图谱1 ：1 9 8 3 年，b j r o y l a n c e l l 2 , 1 3 1 等在磨粒形态特征的 定量描述方面进行了大鞋的研究工作研究结果表明铁谱片上的磨粒的卡证度服从w e i b u l l 分布，其特征参数变化反映磨损形式的转变；1 9 8 9 年美国的c a r b o r u n d u m 公司丌发出了 第一章绪论 一套被称为f a s t 的铁谱分析专家系统，该系统将谱片上的特征磨卡讧与存储在系统光盘 中的磨粒图谱进行比较而得出结论，有较大的局限性1 1 4 1 ；1 9 9 2 年，b j r o y l a n c e 等 1 1 5 1 运用专家系统设计出计算机辅助系统磨粒分析程序( c a sp ：a ) ，将磨粒的形态特征归 纳为轮廓形状边缘细节、表面纹理颜色、粒度和粒度厚度比六个特征，并给出了几 类典型磨粒识别过程中形态特征优先序列；1 9 9 4 年b j r o y l a n e e 等【1 6 i ；t r 发了磨粒形态定 量方法一计算机辅助视觉工程( c a v e ) ，c a v e 是一个控制软件和硬件环境的多窗口， 分级交互式图形界面，町实现磨粒图像的二值化，噪卢去除，边缘跟踪等颅处理操作， 可根据共尘矩阵纹理特i i i ：用神经网络作为分类器识别磨粒的纹理，提取傅立叶因子( 纵 横比) ，圆度因子( 面积和周长比) 和边缘细节特征；文献7 i 中介绍了国内外学者在磨 粒数字形念特征参数提取、智能化磨粒识别与诊断、计算机数掘库技术丌发铁潜分析信 息管理系统中的研究；2 0 0 5 年，s u r a p o lr a a d n u i 总结了过去的二十多年中计算机磨粒分 析的发展1 1 3 l ；h l x i a o t 9 l 概述了铁谱技术在引入中国二十年中，国内学者所作的研究工 作，以及铁谱技术在船辟 柴油机、机乍柴油机、水压复合离合器以及船用舵机推进器中 的应用；铁谱技术在齿轮、柴油发动机以及煤矿机械中有广泛的应用1 2 0 2 1 2 2 , 2 3 1 。 铁谱仪的研制改进也大有进展，关困p r e d i c t 公司对原分析式和直读式饮谱仪本身性 能及制谱过程进行改进，已经连续推出了第四代分析式和直读式铁谱仪；1 9 8 4 年英国 s w a n s e a 大学丌发了一种利用离心力和磁场力作用分离磨粒的旋转式微粒沉积器；上世 纪8 0 年代木期，中醇矿业大学厅发了k t p 型旋转式铁谱仪；杭州轴承试验中, o h 发了 x t p i i 型旋转铁谱仪；9 0 年代初，台湾中山大学研制成旋转式铁谱仪，并小断对其进 行改进1 2 4 1 ；西安交通大学于1 9 9 0 年推出了第台样品在线铁谱仪0 l f l ，通过电磁铁 产生的磁场吸附磨粒，又于2 0 0 2 年研制成功一种新的在线铁谱仪，采用传光光纤、传像 光纤束传递信号，出t m s 3 2 0 f 2 4 0 d s p 控制c m o s 图像传感器，提高了在线诊断故障的 能力i ”1 。 目前国外常用的铁谱仪和铁谱分析系统有：s p e c t r o 公司的t 2 f m 分析式铁谱仪， p r e d i c t 公司的d r 系列直读式铁谱仪、f m 系列分析式铁谱仪、f s 铁谱硅微镜和p a s s p o r t s y s t e m5 铁谱分析系统等。国内常用的铁谱仪和铁谱分析系统有：中凶矿业大学的k t p 系列旋转式铁谱仪，重庆光学仪器厂t p d 一2 型直读式铁谱仪，西安交通大学的o l f 一 1 o l f - - 4 系列在线式饮谱仪等1 2 6 l 。 1 4 4 铁谱磨粒图像识别技术 铁谱油液分析技术研究的重点包括三方面；一是磨粒获取方法的研究，如新型铁谱 仪研制、铁谱片的制作、磨卡赶图像获取等：二足磨粒识别技术研究，包括磨柁图像处理、 特征提取等；三足基于磨粒特征的机器状念判断、故障诊断技术研究。 在磨卡赴的计算机识别方面，囡内外有许多探索性的研究，尤其足铁曙图像处理方面。 6 第一章绪论 专家系统在该领域的应用备受关注，并取得了许多非常有效的成果，其中最为典型的有 f a s t 系统、f a s t - p l u s 系统、c a p s a 系统以及d m a s i i 等。磨粒智能分析的一般过 程足在硬件的基础上依次进行磨粒图像处理、磨粒特征参数提取、磨睾逆的自动识别1 2 7 l 。 在硬件方面，早在1 9 7 6 年s o d i o w e i i l0 1 等就利用q u a n t i m e n t 7 2 0 计算机i 冬i 像分析系 统作为一种定量工具，结合扫描电镜对磨粒分1 1 】进行了分析；1 9 9 4 年崔屹1 2 s l 对其计算 机铁谱分析系统( c f a s ) 所包括的硬件设备铁谱显微镜、摄像机、图像采集卡、微 型计算机、图像监视器，及其工作原理作了详尽的阐述；2 0 0 2 年孔宪梅1 2 9 i 等采用的彩 色磨粒图像处理系统主要由铁谱显微镜、c c d 摄像头、彩色图像采集卡、彩色j i 【视器以 及计算机、打印机等组成；2 0 0 4 年胡同森 3 0 1 等将计算机视觉技术引入磨粒识别中，所采 用的硬件包括铁谱显微镜、彩色摄像机、彩色显示器、视频卡和计算机，采集此磨粒图像 的光学信号、视频信号、数字图像信号的转换。可见硬件在实现麽粒分析智能化方面已 经提供了孥实的基础。 通过显微饶可以观察铁谱片上磨粒的情况，可以通过照相机拍摄磨粒照片，用f 分 析和保存，或用 i 描仪将其转变成计算机图像，进行计算机处理或识别；也可以用数码 耳h 机将显微镜中的图像直接变成供计算机处理的数字图像，拍摄后传送至讨算机中；还 可以通过c c d 摄像头将礁微镜中观察的图像直接送到计算机上进行处理和识别【2 6 i 。 磨粒图像处理主要足将输入计算机的铁谱图像进行预处理，进行必要的图像变换， 对图像中的磨粒等进行分割，对图像进行形态运算和特征提取，形成表乐磨粒基元的图 像区域的过程。图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感必趣f l 标的技术和过程， 是将整个图像区域分割成若干个互不交叠的非空子区域的过程，每个子区域的内部足连 通的，同一区域内部具有相同或相似的特性( 灰度、颜色、纹理等) 它足由i 警i 像处理到 图像分析的关键步骤。只有在图像分割的基础上爿能对目杯进行特征提取和参数测量， 使得更高层的图像分析和理解成为可能。文献1 3 1 1 中综述了图像分割方法作，对基于区 域的分割方法、基于边界的分割方法、区域和边界技术相结合的分割方法以及甚于特定 理论( 如基于数学形态学、模糊理沧、小波变化、神经网络等) 的分割方法进行了详细 的介绍。文献1 3 2 1 则对图像边缘枪测作了更为详尽的介绍，包括基丁：灰度直方图的边缘检 测、基于梯度的边缘检测，r o b e , s 边缘算子，s o b e i 边缘检测算子、p r e w i t t 边缘算子、 l a p l a c a n 边缘算子、c a n n y 算子、模糊推理的边缘检测以及m a l l a t 小波边缘检测算子。 边缘检测主要包括四个步骤，口图像滤波、图像增强、图像检测、图像定位。 磨粒特征参数的提取在众多文献中都有描述，尤其是二维图像的参数方面。 s o d i - o w e i d o l 等用q u a n t i m e n t 7 2 0 测量图像上磨粒的总面积，磨粒的水平截距，大于， 小于或等于某一尺寸磨聋证的数目三个参数：b j r o y l a n c e ! 佗j 3 l 研究发现铁谱片上的磨札的 粒度服从w e i b u l l 分枷，其特征参数变化反映磨损形式的转变；德国的w u e d e l h o v e n 等 1 3 3 1 采用图像分析系统作出了磨粒的最大直径与形态参数的分散图；j k b e d d o w 等【“i 用 图像分析系统对磨耗图谱中的几个典型磨粒进行傅立叶分析，研究了磨粒的轮廓特征， 7 第一章绪论 采用傅茳叶技术在计算誓个磨粒的面积，周长，形状因子，圆形度，p q 度和粒度等一系 列反映磨粒形状和x d , 的定量参数时具有唯一性i 。7 1 ；a d h t h o m a s 和l a a l b i d e w i l 3 5 1 等 提取了磨粒的边缘细节特征，磨粒的圆形度和纵横比两个形状特征；b j r o y l a n c e 。6 l 丌发 的c a v e 系统根荆共生矩阵纹理特征识别磨粒的纹理，提取了磨粒的傅屯叶因子( 纵横 比) ，圆度因子( 面积和周k 比) 和边缘细节特征；t b k i r k l 3 6 1 丌发的软件应用了一系列 的表面参数和边界参数，包括周长面积比、长宽比、扭曲度、圆形度、形状因子、凸度 和纤维度；m s l a g h r i 7 1 等在磨粒的表面纹理特征方面进行了探讨，通过计算机磨粒区 域表面的扶度共尘矩阵柬描述麝柁的表面纹理特征，采用神经网络方法将磨粒的表面纹 理分为七类光滑、脊l 糙、条纹、空洞、凹坑、裂纹、皱折；会元尘1 3 8 i 对内燃车柴油 机的磨合期研究表明铁谱片上的磨粒的粒度符合w e i b u l l 分布；会占明等1 3 9 i 提取了磨料 磨损磨粒的面积、形状因子和最大长度，分析表明磨料的面积服从w i i b u l l 分靠，形状 因子服从萨态分布，形状因子可作为区分几类典型磨粒的特征值；凌玲等 4 0 “i l 提取了磨 粒的傅立叶分析的七个边缘形状特征和七个不变矩阵特征，又应用分御直方图去除磨粒 图像的背景，运用阀值分割法区分了两种不同颜色的磨粒，并通过边界跟踪的搜索方法 获得能完全代表磨粒几何形状特性的边界链码；樊建春【4 2 j 提取了切削、球状和严重滑动 磨损磨粒的分形谐蛹数；王延平等1 4 3 1 将小波分析应用于磨孝证分析，探讨了小波分析应 用于磨粒特征的可能件；李忠等1 将磨粒的轮廓边界展成二维波形，用边界波形表示磨 粒的边界特征；h 英勇等1 4 5 l 系统地介绍了提取磨粒形态特征的进展，茵重讨论了分形维 数及s p i k e 参数在磨粒分析中的应用；吕植勇等 4 6 1 对磨粒的面积、周长、轮廓谱、畸形 度、边界的粗糙度、凹进面积、方向、长宽度、空洞、颜色等参数作了全面的阐述，并 结合m a t l a b 实现参数的提取；周新聪等【4 7 1 提出了基于磨粒图像统计特征的粒度参数概 念，利用小波分解对磨粒图像进行分解，然后对分解的图像进行统计分析，实现磨粒图 像的特征提取，结果表明，粒度参数可以作为麽粒图像的综合特征参数：王汉功等【2 6 1 分 析了彩色图像处理；文献i l 卅系统的总结了磨粒形态特征的定最研究成果，磨粒大小、 轮廓、纹理、边缘检测、厚度、色彩等特征的描述方法。三维磨粒表面数字特征提取主 要是用分形法和谱分析法。在分形法中应用比较普遍的是拼凑法和基于g a t i b h u s h a n 模型 的广义分形方法，谱分析法特别适用于对具有周期性特征的表面进行分析1 2 刀。 磨粒的识别过程实际上是一个模式识别过程，即根掘磨粒的特征判断磨粒的种类。 图l - 4 为铁谱磨粒识别过程图| ：2 6 l 。 8 第一牵绪论 定 件 或 定 节 描 述 i ! i1 4 铁谱磨粒识别过群圈 梁华应用人工神经网络技术实现计算机磨粒识别；b j r o y l a n c e p s i 等运用争家系统设 计出c a s p a ；顾大强等1 4 8 1 基于神经网络原理，探讨了磨损磨粒分类识别神经网络模氆 和实现方法，采用b p 神经网络，设计了一个磨损磨粒分类器；左洪福等一1 采用了磨粒 形念学描述子提取的磨损颗粒的显微形态特征作为输入参数的双b p 神经网络；p e n g z ， k i r k t b l 5 0 灰度系统理论中的聚类分析技术和定权聚类技术用于糜损磨粒的自动识别； 李岳等1 5 1 1 提出了主成分分析( p c a ) 用f 铁谱磨粒识别的基本思路和方法；吴黎等【5 2 】 从模糊集合的理论出发，将对称交叉熵和模糊散度理论应用于铁潜磨粒识别；高经纬掣 l 研究了b p g a 神经嘲络组成和实现，并将它用于铁谱图像的识别；于辉1 5 3 i 、胡同森1 3 0 i 等把计算机视觉技术引入铁谱磨粒识别中；王静将支持向量机应用于磨损模式识别， 设计磨粒分类器，得到了9 6 的分类准确率。此外，还有许多研究者进行了类似的研究， 这咀就不一一列举了。 综上所述，国内外铁谱研究者在铁谱图像识别方面已经做了大量的工作。但同时也 不难看出铁谱图像识别技术并不成熟，还需要进一步的探索。另外，新的技术方法为铁 谱图像识别注入了新的，机与活力。 1 5 人工免疫系统 从上世纪5 0 年代至今，人工智能飞速发展并应用于工程实践中。山q 三物引发的信息 处理系统可分为：脑神经系统( 人工神经网络a n n ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) 、遗传系 9 第一章绪论 统( 进化计算e a ，e v o l u t i o n a r ya l g o r i t h m ) 和免疫系统( 人工免疫系统a i s ，a r t i f i c i a l i m m u n es y s t e m ) 矧。人j ：免疫系统( a r t i f i c i a li m m u n es y s t e m ，a i s ) 足受免疫学启发，模 拟生物免疫系统功能、原理和模型来解决复杂问题的自适应系统。其研究成果涉及到计 算机安全、工程优化、数据挖掘、控制、故障诊断等许多领域，已经成为继神经列络、 模糊逻辑和进化计算后人工智能的又一研究热点。 1 5 1 人工免疫的生物学基础 a i s 的生物原型【5 6 1 即足指人类等高等脊椎动物的免疫系统，其结构如图l 一5 所示， 町以看出，免疫系统具有分层的体系结构。 获 淋巴细胞 i 鳘| i - 5 生物免疫系统的体系结构 生物免疫系统1 5 7 i ( i m m u n es y s t e m ) 是保护肌体免受各种致病细菌侵袭，维护机体 健康的尘物系统，其功能足免疫( i m m u n i t y ) 。免疫系统抵御外部入侵，使其机体免受病 原侵害的应答反应称为免疫。免疫足肌体的保护性生理反应，即：通过识别“自己”和 “非己”，排除抗原性“异物”( 病原生物及其产物、衰老的自身细胞、突变产尘的异常 细胞) ，维持肌体内环境f 衡。免疫分两种：特异性免疫( s p e c i f i ci m m u n i t y ) 和非特异 性免疫( n o n s p e c i f i ci m m u n i t y ) 。非特异性免疫是与生俱来，对各种痫原微7 e 物都有防御 作用，没有特殊针对性，它是肌体防御外束侵袭的第一道防线，主要由皮肤、黏液等完 成；特异性免疫又称为获得性免疫，是免疫系统通过对环境不断学习，后天积累的，针 对特定致病因子的防御功能，由免疫细胞完成。 免疫系统包括免疫淋巴组织和免疫活性细胞。免疫淋巴组织按作用不同分为中枢淋 巴组织和佶j 围淋巴组织。免疫活性细胞是指能接受抗原刺激，并能引起特异性免疫反应 的细胞，按发育成熟的部位及功能不同，可分为t ( t h y m u s ) 细胞和b ( b u r s a ) 细胞两 种。t 细胞的上要功能足调节其它细胞的活动或直接对抗原实施攻击。b 细胞的主要功 能足产生抗体，且每个b 细胞只产生一种抗体。成熟的t 细胞产生于胸腺之中，成熟的 b 细胞产生于骨髓中。 抗原( a n t i g e n ) 足一类能诱导免疫系统产生免疫应答的物质。能 孑抗原进行特异性 1 0 第一章绪论 结合的免疫细胞称为抗体( a n t i b o d y ) 。免疫应答主要分白在生物体全身的免疫细胞实现。 免疫应答包括初次应答和再次应答( 如图1 - 6 所示) ，初次应答是指免疫系统首次遇到一 种抗原，再次应答则是对已识别抗原产生的免疫应答。免疫应答的实质是一个识别、效 应和记忆的过程。 抗体 细胞 濞102 0 新抗脓 1 5 2 人工免疫系统的概念 年1 0 01 1 0 大数 先前识别的抗原 幽l - 6 免疫戍答示意幽 人工免疫系统( a r t i f i c i a li m m u n es y s t e m ，a i s ) 是一个计算系统，借鉴生物免疫系统 的原理、方法和模型，解决复杂的计算问题1 5 ”。 人工免疫系统是对生物免疫系统的模拟，是借鉴和利用生物免疫的信息处理机制而 发展的各种信息处理技术、计算技术以及在科学工程领域中应用而产生的各种智能系统 的统称。人工免疫系统足一个跨学科的研究领域，是与生物免疫系统相对心的工程概念。 生物免疫系统足一个商度并行、分稚、自适应和自组织的系统，具有强大的信息处理能 力，从而激起科学家们从中提取、发现免疫系统的有用机制，丌发面向工程应用的免疫 系统计算机模拟人工免疫系统i ”l 。 1 5 3 人工免疫系统的研究内容和范围 人工免疫系统的研究内容和范围主要包括以下三个方面【”i ： ( 1 ) 免疫智能计算：根据生物免疫系统原理丌发新的智能计算算法；根掘生物免 疫系统原理建立免疫人工模型：与人工神经网络、模糊系统、遗传算法等方法结合建 立混合智能系统； ( 2 ) 免疫工程应用研究； 第一章绪论 ( 3 ) 人工免疫系统理论研究。 上述三方向足互相渗透的。目前，人工免疫系统已发展成为计算智能研究中一个崭 新的分支，其应用领域已经逐