模糊函数图像在柴油机气阀故障诊断中的应用研究

计算了柴油机气阀机构 8种状态下的缸盖表面振动信号的模糊函数 ,将结果在频偏—时延相平面上用灰度图表示出来 ,得到了一系列模糊函数图像。选取一部分模糊函数图像进行平均 ,得到了各种状态的标准模糊函数图像 ,再根据图像之间的欧氏距离、相似度和J 散度等 6种指标对模糊函数图像进行分类 ,从而将气阀机构的故障诊断转换为模糊函数图像的分类识别。试验结果表明 ,利用模糊函数图像可以取得很好的诊断结果 ,6种指标中欧氏距离和相似度两种指标的抗干扰能力比较强 ,更适合于作为模糊函数图像的分类指标。图像平均可以有效地提高故障诊断的正确率。

基于参数型模糊熵的图像分割新方法

直方图阈值法因其简单性和抗噪性在图像处理中得到了广泛应用。针对传统模糊熵阈值法对图像分割最佳阈值选取缺乏鲁棒性的问题,提出了参数型模糊熵图像分割新方法。该方法对图像分割最佳阈值选取具有良好的鲁棒性,适当调整参数可获得满意的视觉分割效果。实验结果表明,提出的方法是可行的。