油液監(jiān)測(cè)技術(shù)研究方向分析（上）

在另一個(gè)發(fā)展方向上，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)特別是計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展為油液診斷技術(shù)自身的發(fā)展提供了良好的契機(jī)。油液監(jiān)測(cè)技術(shù)必將朝著集成化、智能化、在線化和網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。其主要的研究方向可以分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究?jī)蓚€(gè)層面。
① 研究機(jī)器潤(rùn)滑系統(tǒng)中磨粒濃度的使用數(shù)學(xué)模型。這里包括磨粒生成機(jī)理、運(yùn)動(dòng)軌跡、工況變化時(shí)磨粒生成與損耗的動(dòng)態(tài)過(guò)程等等。實(shí)現(xiàn)直接測(cè)量實(shí)際潤(rùn)滑系統(tǒng)中磨粒濃度的變化并找出其規(guī)律是很有價(jià)值的試驗(yàn)研究。
② 研究多傳感器信息融合思想在油液監(jiān)測(cè)方法之間和油液監(jiān)測(cè)方法及其他監(jiān)測(cè)方法（如振動(dòng)監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)、超聲波監(jiān)測(cè)等）之間的應(yīng)用于發(fā)展，以提高油液監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率。
③ 研發(fā)磨粒自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。努力將信息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟件硬件技術(shù)、人工智能和視覺(jué)工程的*新成果與之相結(jié)合。針對(duì)磨粒的特征，探索識(shí)別機(jī)制和方法。涉及油液智能化方面包括了磨粒定量分析、數(shù)據(jù)庫(kù)、圖像識(shí)別和人工智能診斷等。目前的研究熱點(diǎn)主要集中在磨粒圖像的自動(dòng)識(shí)別和基于磨粒分析只能診斷系統(tǒng)開發(fā)。磨粒識(shí)別是鐵譜技術(shù)的核心內(nèi)容，是油液監(jiān)測(cè)技術(shù)中鐵譜監(jiān)測(cè)方法有別于其他油液監(jiān)測(cè)方法的突出特點(diǎn)。自從20世紀(jì)80年代初B.J.Roylance和G.Pocock將圖像處理方法技術(shù)應(yīng)用到鐵譜分析以來(lái)，近年已有不少研究者多磨粒圖像的特征獲取和分類進(jìn)行了研究。
1991年，A.D.H.Thomas和I.A.Albidewi等分別采用曲率分析方法和傅里葉變換方法提取磨粒的邊緣細(xì)節(jié)特征。1994年，B.J.Roylance等開發(fā)了磨粒形態(tài)定量方法—計(jì)算機(jī)輔助視覺(jué)工程（CAVE）。澳大利亞的Z.Peng等學(xué)者利用激光掃描共焦顯微技術(shù)成功地獲得了三維磨粒圖像，從而較好地獲得磨粒邊緣和表面紋理方面的信息。在磨粒各類特征參數(shù)提取方面，許多學(xué)者利用了許多現(xiàn)代數(shù)學(xué)模型加以計(jì)算和驗(yàn)證。如磨粒形狀因子和*大長(zhǎng)度與面積的關(guān)系、磨粒邊緣傅里葉級(jí)數(shù)展開的數(shù)學(xué)參量、磨粒粒度分布函數(shù)的數(shù)學(xué)參數(shù)、磨粒輪廓邊界分形維數(shù)、表面紋理的相關(guān)矩等。M.Anderson和J.Steeki基于系統(tǒng)分析方法提出了可以作為開發(fā)磨粒識(shí)別專家系統(tǒng)的磨粒圖解。B.Roylance等人開發(fā)了計(jì)算機(jī)輔助微粒分析系統(tǒng)（CASPA），并運(yùn)用視覺(jué)工程的思想完善了CASPA的功能，**將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入了鐵譜的圖像處理中。國(guó)內(nèi)有學(xué)者用計(jì)算機(jī)圖像分析級(jí)數(shù)建立了基于黑板的鐵譜圖像解釋系統(tǒng)的模型。

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