旋挖钻机设备油液智能分析与健康监测

作     者：任松 徐雪茹 欧阳汛 王小书 REN Song;XU Xueru;OUYANG Xun;WANG Xiaoshu

作者机构：重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室重庆400030 

出 版 物：《振动．测试与诊断》 (Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis)

年 卷 期：2020年第40卷第3期

页      面：597-603,631页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 0703[理学-化学] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51774057)。 

主　　题：全谱技术 旋挖钻机 图像分割 自动计数算法 模糊支持向量机 状态监测 

摘      要：为了提高油液中与设备运行状态相关信息的提取效率,获取更为完整的信息来评估设备的当前状态,提出一种设备油液监测技术——全谱技术。基于全谱法制备油液污染颗粒全谱片,首先,利用图像分割技术、自动计数算法、模糊支持向量机模型实现谱片分析流程的自动化,完成谱片信息的智能提取,以此获取反映设备运行状态的关键信息;其次,将该技术应用到旋挖钻机设备的状态监测诊断中,通过对设备液压油、齿轮油中悬浮颗粒的定性、定量分析,实现了设备当前润滑、磨损状态的定性评估,为旋挖钻机的维修维护提供了指导。结果表明,油液全谱技术能够完整、快速、准确地提取油液中包含的信息来反映设备的运行状态,具有检测效率高、分析内容丰富的特点,可进一步推广应用到其他设备的油液监测诊断工作中。