基于MATLAB GUI的柴油機(jī)磨損狀況監(jiān)測(cè)評(píng)判系統(tǒng)設(shè)計(jì)

楊何伍 蔡建邦 廣州航海學(xué)院輪機(jī)工程學(xué)院

1.引言

船用動(dòng)力方面，柴油機(jī)是絕對(duì)的主力，其磨損狀況的監(jiān)測(cè)歷來(lái)是各大科研機(jī)構(gòu)、高校和學(xué)者的研究?jī)?nèi)容。船用柴油機(jī)定期采取滑油油樣，利用岸上的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備進(jìn)行油液分析，再將結(jié)果返回到船上。面對(duì)冗長(zhǎng)繁雜的數(shù)據(jù)和重紙累札的報(bào)表，船上相關(guān)管理人員想要深入了解柴油機(jī)磨損狀態(tài)和分析判斷磨損的趨勢(shì)，往往比較吃力，而磨粒圖像僅憑肉眼觀察就更難以分辨出其局部紋理和特征。本文利用MATLAB GUI搭建一套船用柴油機(jī)磨損狀況監(jiān)測(cè)軟件平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)油液磨粒圖像進(jìn)行小波處理，最后通過(guò)實(shí)船運(yùn)行柴油機(jī)的數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證磨粒圖像小波分析的可靠性。

2.總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的流程主要如圖1所示。

3.程序主界面

運(yùn)行程序后，磨粒圖像小波分析頁(yè)面如圖2所示。該頁(yè)面主要包括1個(gè)用以顯示磨粒原始圖像的坐標(biāo)軸、4個(gè)磨粒圖像未降噪的小波處理圖像分量的坐標(biāo)軸和4個(gè)磨粒圖像降噪后的小波處理圖像分量的坐標(biāo)軸。頁(yè)面中部是處理小波和濾波方式的選擇下拉菜單，以及“導(dǎo)入原圖”“小波處理”“數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)”等命令按鈕。頁(yè)面右下方是顯示處理的數(shù)據(jù)結(jié)果和柴油機(jī)磨損評(píng)判。頁(yè)面左下方是軟件的操作說(shuō)明。

4 程序分析模塊

4.1 磨粒圖像小波分析原理

小波分析方法是一種介于純時(shí)域和純頻域分析方法之間，繼承了兩者的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)消除了兩者的局限性的方法。對(duì)于磨粒圖像，采用傳統(tǒng)的純時(shí)域或純頻域方法，處理速度較慢，另外對(duì)于局部特征的展示略顯不足，而采用小波分析方法，則能克服以上缺點(diǎn)。小波分析的基本原理是基于一個(gè)基本函數(shù)波，經(jīng)過(guò)有限次數(shù)的放大縮小和平移，得到一個(gè)新的函數(shù)族群，如下式所示：

將此函數(shù)族群進(jìn)行離散化處理后構(gòu)成在能量有限空間L2(R) 中的完備的規(guī)范正交系，并將其用于信號(hào)或信號(hào)的近似表達(dá)。根據(jù)逼近理論，想要得到眾多相異圖像的精準(zhǔn)逼近，需要的小波系數(shù)數(shù)量應(yīng)該是很有限的。

圖1 系統(tǒng)流程圖

圖2 程序主頁(yè)面

受到客觀環(huán)境和拍制圖像手法的影響，導(dǎo)致獲取的磨粒圖像一定程度上受到外在因素干擾，也就是圖像噪聲，所以想要獲得磨粒圖像的真實(shí)紋理特征必須將原圖經(jīng)過(guò)去噪或降噪處理。圖像去噪的方法很多種，本文擬采用小波閾值去噪方法。該方法具有較好的去噪效果和處理速度，當(dāng)下比較流行。利用小波閾值去噪的核心思想是先將原始圖像做小波變換，得到小波系數(shù)，然后根據(jù)小波系數(shù)做閾值處理，得到估計(jì)系數(shù)，但要注意的是所取的閾值須合適，使得兩組系數(shù)差別盡量小，最后利用估計(jì)系數(shù)來(lái)重構(gòu)信號(hào)。小波閾值去噪主要有兩種方法：全局閾值法和獨(dú)立閾值法。全局閾值法更側(cè)重于小波系數(shù)的集合，獨(dú)立閾值法更側(cè)重于局部特征。假設(shè)λ為全局閾值，則有下式：

式中：S為噪聲的標(biāo)準(zhǔn)方差，μ為信號(hào)的尺寸。

磨粒圖像屬于三維信號(hào)，對(duì)應(yīng)的小波分析工具應(yīng)以二維的可分離小波變換為主，可通過(guò)下面的定理構(gòu)建其二維可分離正交小波基。令是L2(R2)的可分離多分辨分析，并令φ(x,y)=φ(x)φ(y)是相應(yīng)的二維尺度函數(shù)，ψ(x)是與尺度函數(shù)對(duì)應(yīng)的一維標(biāo)準(zhǔn)正交小波。若定義三個(gè)“二維小波”：

圖3 圖像小波分解示意圖

顯然，即使是針對(duì)同一圖像，若選用不同的小波來(lái)處理，得到的特征值很大幾率是不同的，換言之，不同的小波在圖像處理方面存在微小差別。一般地，那些在平滑、對(duì)稱和緊支方面較好的小波，在處理圖像時(shí)能獲得更高精度的紋理分類。根據(jù)上述公式，若將一幅彩色圖像f(x,y)看成三維信號(hào)，便可得到不同維度分解后的分量：

式中：H和G為2個(gè)一維濾波算子，下標(biāo)c和r分別是圖像的列和行。

圖3是圖像小波分解的示意圖，L和H分別表示低頻和高頻，下標(biāo)1和2分別表示一級(jí)或二級(jí)分解。經(jīng)過(guò)一級(jí)分解或二級(jí)分解甚至多級(jí)分解后的圖像能展示圖像局部的紋理特征，同理，磨粒圖像上磨粒的分布狀況和局部特征也能通過(guò)小波分解得到，再利用統(tǒng)計(jì)手段提取出相應(yīng)的紋理特征參數(shù)表征磨損狀態(tài)。

國(guó)外學(xué)者G N Frantziskonis的研究指出，磨粒圖像上的磨粒排列順序是依大小而定的，根據(jù)實(shí)驗(yàn)方法得知，正常的磨粒圖像的像素分量主要分布在垂直方向，而水平方向較少，而與之對(duì)應(yīng)的是出現(xiàn)異常磨損或者滑油中磨粒體積比較巨大的圖像，其像素分量在水平方向的占比會(huì)明顯增多。考慮到上述現(xiàn)象，將磨粒圖像進(jìn)行小波分解，便可輕松獲得圖像在水平和垂直兩個(gè)方向上的像素?cái)?shù)量，兩者的均方差比值與滑油中磨粒的體積和數(shù)量有著直接的關(guān)系。該比值越大，說(shuō)明滑油中磨粒的體積越大、數(shù)量越多，也間接說(shuō)明柴油機(jī)磨損越厲害；反之亦然。但若僅限于此，忽略了磨粒圖像形成過(guò)程中的干擾因素，得到的結(jié)果與實(shí)際情況可能存在較大誤差，所以將該比值再乘以磨粒圖像的原始圖像像素分量標(biāo)準(zhǔn)偏差的積作為磨粒圖像的特征參數(shù)值，能很好的消除由于磨粒圖像本身因素引起的誤差。該特征參數(shù)值能反映圖像的紋理分布情況，換言之，能表征滑油中的磨粒體積和數(shù)量，數(shù)值越大，磨粒體積越大、數(shù)量越多，反之亦然。據(jù)上述，提取出磨粒圖像的特征參數(shù)值表示為下式：

式中，S0為原始磨粒圖像的均方差值，SHi為經(jīng)過(guò)小波變換后磨粒圖像水平分量的均方差值，SVi為經(jīng)過(guò)小波變換后磨粒圖像垂直分量的均方差值。

4.2 小波分析結(jié)果展示

如圖4 所示，為某一磨粒圖像的利用db4小波進(jìn)行分解后的結(jié)果展示。

5.分析結(jié)果驗(yàn)證

將實(shí)船“PSU NINTH”輪三臺(tái)發(fā)電柴油機(jī)三個(gè)月12瓶滑油油樣的鐵譜分析、光譜分析以及性能參數(shù)分析結(jié)果與本文設(shè)計(jì)的磨粒圖像小波分析系統(tǒng)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，表明對(duì)柴油機(jī)磨損狀態(tài)的評(píng)判結(jié)果高度相似。限于篇幅，此處只展示部分圖表。圖5是在在油液分析數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上繪制的元素濃度趨勢(shì)圖，可以看出金屬元素濃度較低，且增加趨勢(shì)比較緩和，說(shuō)明柴油機(jī)的磨損處于正常階段。

圖4 磨粒圖像小波分解結(jié)果

圖5 元素濃度趨勢(shì)圖分析結(jié)果

圖6 Fe元素界限值分析結(jié)果

圖6是結(jié)合柴油機(jī)滑油Fe元素的界限值分析圖，可以看出Fe元素濃度V1遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于警告線V2和危險(xiǎn)線V3，說(shuō)明柴油機(jī)沒(méi)有出現(xiàn)異常磨損的征兆。

圖5、圖6的結(jié)果與圖4利用本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)分析油樣磨粒圖像得出的結(jié)果，均表明柴油機(jī)磨損正常，驗(yàn)證了本系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性。

6.結(jié)語(yǔ)

采用MATLAB GUI 設(shè)計(jì)的基于小波分析的磨粒圖像分析系統(tǒng)能很好地對(duì)柴油機(jī)的磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。小波分析能很好地反映磨粒圖像的局部特征和紋理特性，通過(guò)特征參數(shù)值分析能對(duì)柴油機(jī)的磨損狀態(tài)有較為直觀的評(píng)判。本系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔，操作簡(jiǎn)單，只需導(dǎo)入磨粒圖像的照片便能實(shí)現(xiàn)圖像的降噪、分解、重構(gòu)分析，能很好地為船舶管理人員提供技術(shù)支持。