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智能化磨粒圖像分析及監(jiān)測技術

智能化磨粒圖像分析及監(jiān)測技術

定 價:¥79.00

作 者: 武通海 王碩 雷亞國
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111738442 出版時間: 2023-12-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 142 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書面向裝備智能運維學科發(fā)展前沿與工程迫切需求,錨定磨粒分析技術智能化方向,圍繞傳統(tǒng)監(jiān)測技術中磨粒信息表征不完備、磨損機理辨識精度低與磨損失效診斷不準確的科學問題與應用難題,以機理驅(qū)動的磨損狀態(tài)演變監(jiān)測為主線,詳細介紹了靜態(tài)磨粒圖像傳感器設計、運動磨粒圖像傳感器設計、典型磨粒類型的智能辨識模型、磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測方法等基礎理論與核心技術。全書內(nèi)容兼具前沿性、創(chuàng)新性與工程實用性,旨在將作者團隊在磨粒分析領域近二十年的經(jīng)驗積累與最新研究成果分享給廣大讀者,為其開展相關學術研究、解決工程應用難題提供參考。

作者簡介

  武通海,1976年9月生,西安交通大學教授、博士生導師;高端裝備復雜傳動系統(tǒng)智能運維創(chuàng)新團隊核心成員;陜西省首批中小企業(yè)首席工程師、西安交通大學首批“王寬城青年學者”、新疆大學“天山學者學科帶頭人”。現(xiàn)擔任現(xiàn)代設計及軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)重點實驗室副主任,機械工程學會設備與維修工程學會委員、Measurement等本領域著名期刊副主編。長期從事高端裝備狀態(tài)感知方向研究工作,研發(fā)的國內(nèi)首創(chuàng)磨損在線監(jiān)測系統(tǒng)在軍工裝備、航空航天等領域的裝備上得到推廣應用。曾獲軍隊科技進步二等獎、陜西高等學??茖W技術一等獎、中國國際工業(yè)博覽會高校展區(qū)優(yōu)秀展品一等獎、中國機械工程學會優(yōu)秀論文獎。主持國家自然科學基金、陜西省重點研發(fā)項目等省部級以上項目8項。發(fā)表學術論文80余篇,獲得授權發(fā)明專利及軟件著作權50余項,完成科技成果轉(zhuǎn)化8項。

圖書目錄

目錄
Contents
序(一)
序(二)
前言
第1章緒論
1.1磨粒圖像監(jiān)測技術概述
1.2磨粒圖像監(jiān)測技術
1.2.1磨粒圖像獲取
1.2.2磨粒特征提取
1.2.3磨粒類型辨識
1.2.4磨損狀態(tài)分析
1.3磨粒圖像監(jiān)測技術的研究與進展
1.3.1磨粒圖像獲取技術
1.3.2圖像驅(qū)動的磨粒特征表征
1.3.3典型磨粒類型辨識
1.3.4基于磨粒分析的磨損狀態(tài)評估
1.4磨粒圖像監(jiān)測技術的發(fā)展趨勢
參考文獻
第2章靜態(tài)磨粒圖像傳感器設計
2.1靜態(tài)磨粒沉積及成像傳感技術原理
2.1.1磁場作用下磨粒沉積特性分析
智能化磨粒圖像分析及監(jiān)測技術
目錄2.1.2靜態(tài)磨粒圖像傳感器簡介
2.2靜態(tài)磨粒圖像傳感器優(yōu)化設計
2.2.1靜態(tài)磨粒圖像傳感器勵磁結構設計
2.2.2基于ZEMAX的顯微成像系統(tǒng)設計
2.2.3基于定向遺傳算法的光源布置優(yōu)化
2.2.4靜態(tài)磨粒圖像采集系統(tǒng)及成像質(zhì)量對比
2.3靜態(tài)磨粒鏈分割與特征提取
2.3.1磨粒成鏈問題剖析
2.3.2基于磨粒邊緣特征的磨粒鏈自動分割
2.3.3磨粒鏈Mask-RCNN智能分割模型
2.4靜態(tài)磨粒圖像傳感器的效果檢驗
2.4.1圖像質(zhì)量驗證
2.4.2磨粒特征提取有效性分析
2.5小結
參考文獻
第3章運動磨粒圖像傳感器設計
3.1磨粒運動圖像傳感器設計
3.1.1磨粒滾動運動原理
3.1.2磨粒運動的驅(qū)動設計
3.1.3運動磨粒圖像采集系統(tǒng)及分析
3.2運動磨粒檢測跟蹤與空間特征提取
3.2.1運動磨粒自動跟蹤
3.2.2基于磨粒二維特征的三維空間特征構造
3.2.3磨粒三維空間特征的優(yōu)勢分析
3.3磨粒的三維重建與形貌特征提取
3.3.1磨粒表面重建策略
3.3.2關鍵點表征的磨粒表面稀疏重建
3.3.3融合SfS的磨粒表面稠密重建
3.3.4磨粒多視角形貌重建
3.3.5磨粒表面三維特征提取及評估
3.4小結
參考文獻
第4章典型磨粒類型的智能辨識模型
4.1典型失效磨粒分層辨識策略
4.2失效磨粒CGAN樣本擴增
4.2.1CGAN網(wǎng)絡簡介
4.2.2典型失效磨粒二維表征及樣本標簽制作
4.2.3失效磨粒樣本擴增模型
4.2.4失效磨粒樣本擴增模型驗證
4.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的顯著磨粒類型辨識
4.3.1磨粒關鍵特征參數(shù)篩選
4.3.2形狀顯著磨粒的類型辨識
4.3.3磨粒類型辨識結果分析
4.4基于二維圖像的CNN形態(tài)學相似磨粒辨識模型
4.4.1形態(tài)學相似磨粒的CNN辨識模型
4.4.2形態(tài)學相似磨粒的CNN辨識模型驗證與分析
4.5基于三維形貌特征的形態(tài)學相似磨粒辨識
4.5.1磨粒知識的圖像化表征
4.5.2知識指導的形態(tài)學相似磨粒辨識模型
4.5.3辨識模型測試及可視化分析
4.5.4模型分析
4.6小結
參考文獻
第5章磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測方法
5.1機理驅(qū)動的磨損狀態(tài)演變監(jiān)測
5.1.1磨損狀態(tài)的特征體系
5.1.2磨損階段的Mean-shift判別模型
5.1.3磨損狀態(tài)演變的建模方法
5.2四球機摩擦試驗的磨損狀態(tài)分析
5.2.1方法描述和實驗設計
5.2.2四球機磨損狀態(tài)數(shù)據(jù)演變判斷
5.2.3磨損狀態(tài)演變規(guī)律辨識
5.2.4磨損表面檢測與驗證
5.3車橋臺架測試的磨損狀態(tài)監(jiān)測與動態(tài)預警
5.3.1車橋臺架磨粒圖像在線監(jiān)測
5.3.2車橋臺架磨損失效預警模型
5.3.3車橋臺架磨損監(jiān)測實測案例
5.4諧波減速器全壽命試驗的磨損狀態(tài)動態(tài)監(jiān)測
5.4.1性能退化實驗方案設計
5.4.2諧波減速器磨損性能退化監(jiān)測
5.5小結
參考文獻

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