基于铁谱分析技术的发动机故障诊断系统设计

李锐

摘 要：本文针对发动机故障诊断的要求，结合铁谱分析技术的特点和优势，深入研究和开发了基于铁谱分析技术的发动机故障诊断专家系统。主要思路是把计算机图像处理及识别技术与铁谱分析技术相结合，并根据本文设计的专家系统来识别磨粒类型和故障原因，实现了铁谱的自动分析，提高了发动机故障监测与诊断的准确性和效率。

关键词：铁谱分析；故障诊断；专家系统；发动机

铁谱分析技术是一类被普遍应用在机械设备磨损故障诊断和磨损状态监测中的技术手段。发动机作为一类复杂的机械设备，其运行状态的好坏直接影响到整个系统的可靠性和安全性。因此，研究和开发高效、实用的故障诊断系统，对于尽早发现设备故障苗头，减少或杜绝设备故障的发生具有重要意义。

本文针对发动机故障诊断的要求，结合铁譜分析技术的特点和优势，深入研究和开发了基于铁谱分析技术的发动机故障诊断专家系统。

1 设计思路

由于铁谱分析的对象最终是铁谱谱片上的磨粒，本质是磨粒识别问题。因此，把计算机图像处理及识别技术与铁谱分析技术相结合，便成了机械故障诊断和铁谱分析领域的热门研究方向之一。本文所研制系统采用了铁谱图像识别的方法， 其整体思路是利用计算机对图谱进行采集、处理，提取出各种磨粒的主要特征，比如：周长、长短轴比、圆度、面积等，建立磨粒图像的数据库。把样本图谱中的主要特征参数与已有图谱数据进行比较，进而识别出被检测磨粒的类型。这种方法实现了铁谱的自动分析，从而为诊断专家系统对铁谱信息的自动获取和利用创造了条件。专家系统的设计思想就是为了提高发动机故障监测与诊断的准确性和效率，利用铁谱信息的自动获取，建立专家知识库，实现发动机在运行状态及零部件失效方面的智能监测与诊断。

2 具体工作

2.1 建立数据库

标准磨粒样本库是整个数据库的核心，其中包含了正常滑动磨粒、球状磨粒、切削磨粒、层状磨粒、疲劳磨粒、严重滑动磨粒等多个子数据库。在各个子数据库中记录了各个标准磨粒样本的主要特征参数值。本系统建立样本库时主要记录了两类特征参数，一类是包括面积、长度、长短轴比、周长、等效面积圆直径的形状特征参数。另一类是包括圆度值和RGB值的颜色特征参数。本样本库之所以采用两类特征参数，是因为对图谱识别时，由于铁谱图谱的多样性，计算机不会识别出所有的特征参数，有时仅会识别出两三个参数。所以此样本库几乎涵盖了识别图谱所需要的显著参数值，并且在形状特征参数类，通过其中两个参数就可以推出另外的数值。提高了识别图谱中磨粒的效率和准确性。

本系统利用计算机对图谱进行采集、处理，提取各种磨粒的主要特征，再结合文献中的详细资料建立数据库，此数据库采用Fortran开发工具设计，并储存在Excel里，方便程序进行链接和访问，可以实现对参数的增添、修改，而不影响系统程序的运行。

2.2 设计诊断系统

Fortran中自带界面的设计，用户只要根据自己需要，设计出所需的界面。在本系统当中，设置的选择框有铁谱参数、数值输入、开始诊断、磨粒类型、故障原因五个。在铁谱参数下拉菜单里有之前建立样本数据库时所选取的两类特征。如果需要添加更多的特征，只需在建立的数据库里进行添加，无需修改代码。在数值输入中随意输入一个数值时，进行计算，程序运行，找出磨粒类型，并得到发动机的故障原因。

2.3 故障诊断过程

Image J软件是一种图像识别软件，可以对采集到的铁谱图谱进行简单的分析，从而得出磨粒的基本参数，并将得出的数据用记事本制作成相应的数据库。根据得到的磨粒参数，输入到之前设计系统的诊断界面，在后台与样本库进行对比，得出发动机故障类型。

3 案例分析

3.1 采集铁谱图，分析得出特征参数

磨粒特征的提取，需要对铁谱进行图片处理，才能测量出具体的数值特征。打开Image J软件，输入一张图谱，点击菜单栏中的Image->Adjust->Color Threshold，运行后可以得到具体的颜色参数，继续点击菜单栏中的Analyze->Analyze Particies，运行后最终得到具体的形状参数，结果如下图。

3.2 输入特征参数，得出故障类型

打开诊断界面，在形状参数列表选择面积，在数值处输入28，在颜色参数列表选择RGB，在数值处输入867329。点击诊断，得出磨粒类型和故障原因如下图。

再在形状参数列表选择长短轴比，在数值处输入1.05，在颜色参数列表选择圆度，在数值处输入0.97.点击诊断，得出磨粒类型和故障原因如下图。

3.3 归纳总结，得出最终发动机故障

由以上系统诊断，得出铁谱图中既有正常滑动磨粒，又有球状磨粒，可估计发动机的润滑工作正常，但滚动轴承有些许疲劳裂纹，并且发动机中具有相对滑动或滚动表面的零件安装不良或其表面有开裂。因此，根据判断出的故障，可以确定维修方法为更换发动机中的滚动轴承，检查更换受损部件后全部润滑并重新安装。