基于奇异熵的磨粒群特征提取

来源 :大连海事大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:junar
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为定量分析磨粒群,利用销-盘摩擦磨损试验机进行船用柴油机活塞环-缸套材料配副磨合磨损试验.在铁谱显微镜上对不同磨损阶段的磨粒群图像进行观察分析,应用奇异熵提取磨粒群图像的低频特征参数和高频特征参数.结果表明:低频特征参数和高频特征参数刻画了磨粒群图像上磨粒的形态特征.低频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒尺度大小,其值越大,磨粒越大;高频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒的数量,其值越大,磨粒越多.低频特征参数和高频特征参数可作为磨粒群特征参数. In order to quantitatively analyze abrasive particle groups, the pin-disk friction and wear testing machine was used to test the wear-and-tear of the piston ring-cylinder liner material of the marine diesel engine, and the images of the abrasive particle groups in different wear stages were observed and analyzed by the iron spectrum microscope. Entropy extraction of low-frequency feature parameters and high-frequency feature parameters of abrasive grain images.The results show that low-frequency feature parameters and high-frequency feature parameters characterize the morphology of abrasive grains on the image of the abrasive grain group.The low- The size of the abrasive grain, the greater the value, the larger the abrasive grain; the high-frequency characteristic parameter reflects the number of abrasive grains on the abrasive grain image, the larger the value is, the more abrasive grains. Low-frequency characteristic parameters and high-frequency characteristic parameters As abrasive particles characteristic parameters.
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