润滑与密封
潤滑與密封
윤활여밀봉
LUBRICATION ENGINEERING
2011年
4期
30-32,43
,共4页
王国德%张培林%李兵%柳成成%张安成
王國德%張培林%李兵%柳成成%張安成
왕국덕%장배림%리병%류성성%장안성
磨粒图像%特征提取%形态谱%径向基函数神经网络
磨粒圖像%特徵提取%形態譜%徑嚮基函數神經網絡
마립도상%특정제취%형태보%경향기함수신경망락
为提高磨粒识别的精度,提出一种基于形态谱磨粒图像特征参数提取新方法,给出磨粒图像的归一化形态谱的计算方法,并将磨粒的形态谱作为其特征向量,采用径向基函数神经网络对磨粒进行自动识别.结果表明:利用磨粒的形态谱实现了对球形磨粒、切削磨粒、严重滑动磨粒、疲劳剥块4种典型磨粒的分类识别,磨粒的形态谱可以作为磨粒的有效特征参数.
為提高磨粒識彆的精度,提齣一種基于形態譜磨粒圖像特徵參數提取新方法,給齣磨粒圖像的歸一化形態譜的計算方法,併將磨粒的形態譜作為其特徵嚮量,採用徑嚮基函數神經網絡對磨粒進行自動識彆.結果錶明:利用磨粒的形態譜實現瞭對毬形磨粒、切削磨粒、嚴重滑動磨粒、疲勞剝塊4種典型磨粒的分類識彆,磨粒的形態譜可以作為磨粒的有效特徵參數.
위제고마립식별적정도,제출일충기우형태보마립도상특정삼수제취신방법,급출마립도상적귀일화형태보적계산방법,병장마립적형태보작위기특정향량,채용경향기함수신경망락대마립진행자동식별.결과표명:이용마립적형태보실현료대구형마립、절삭마립、엄중활동마립、피로박괴4충전형마립적분류식별,마립적형태보가이작위마립적유효특정삼수.
