对油液监测技术中的磨粒图像特点深入分析,在此基础上,总结磨粒图像处理的方法,包括磨粒图像的模糊图像恢复、图像去噪、图像分割、磨粒特征提取。分别阐述了这4种方法在处理磨粒图像时能够达到的实验结果、遇到的一些问题及解决方案,得出在模糊图像恢复和图像去噪的基础上可以更好地完成图像分割,进一步可更好地完成磨粒特征提取,概述了运用这4种方法在机械磨损状态监测中可帮助了解机器的磨损状态、磨损程度、磨损部位、磨损类型等。结合目前的工作进展,总结磨粒图像处理技术的发展进程,提出磨粒图像处理技术仍然是状态监测中一项具有挑战的课题,并对磨粒图像处理技术的各个方向提出相应的展望。

为了提高风机的可靠性,分析风机传动链状态监测技术与网络结构的现状,提出一种基于有线网络的状态监测系统,具有可靠性高,传输数据量大的特点。该系统融合了振动监测与油液监测2种在线实时监测技术,并结合SCADA数据,可提高对传动链潜伏故障和早期故障的诊断和预警准确率。该系统目前已经安装在了1.5 MW的双馈式风机上进行示范应用。在同一传动链上的多个振动传感器、油液与磨损颗粒传感器采集积累实时数据,为下一步的数据挖掘与信息融合奠定了基础。