针对柴油机润滑油被燃油稀释的状态监测的问题, 研究了基于紫外荧光技术的柴油机润滑油被燃油稀释的检测方法, 设计搭建了检测实验装置。 利用峰值发射波长为365 nm的紫外LED作为发射光源, 发射的紫外光通过400 nm低通滤光片过滤后进入石英比色皿中的油样, 并激发油样产生荧光, 产生的荧光通过400 nm高通滤光片过滤后, 利用探测波长范围为400～800 nm的光电传感器采集油样的荧光信号, 利用万用表读取油样的荧光强度。 设计开发了信号的放大和测量系统。 高、 低通滤光片的组合使用, 减少了紫外光源所发射的紫外光对油样的荧光强度测量的干扰。 利用该实验装置, 测量了润滑油中柴油含量分别为20.3 Wt.%, 10.0 Wt.%, 5.0 Wt.%, 2.5 Wt.%, 1.5 Wt.%和0.7 Wt.%以及不含柴油的空白油样的荧光强度, 经拟合得到柴油含量与荧光强度的方程。 最后, 为了检验该方法测量润滑油中柴油含量的准确性, 采用柴油含量为7.5 Wt.%油样进行验证, 利用该实验装置, 测量了验证油样的荧光强度, 代入拟合方程, 计算得到油样中的柴油含量, 结果表明通过该方法测量的油样中柴油含量与油样的实际柴油含量的相对误差为0.5%, 实现了实验室条件下润滑油被燃油稀释的精确测量。

针对油液监测中铁谱磨粒图像分割阈值难以选取的问题, 本文提出一种基于差商的自适应铁谱图像分割算法。首先, 将铁谱磨粒灰度图像转换成三维灰度直方图, 并对其进行切片分析; 然后, 引入Newton插值多项式, 将不同切片所得的频数作为切片灰度-频数曲线的插值点, 基于差商构造第一类可接受函数和第二类可接受函数, 结合实验数据确定两类误差, 选取同时满足两类误差的最小灰度值作为分割阈值; 最后, 用本文方法对不同类型的磨粒图像以及添加高斯噪声和椒盐噪声后图像分别进行分割实验, 并与经典的迭代阈值法、Otsu算法、最大熵法进行了比较。实验结果表明, 本文方法受噪声干扰较小, 误检率和漏检率整体优于其他3种算法。对分割所得的磨粒图像进行特征提取, 并利用支持向量机进行识别, 本文方法对3种故障磨粒识别准确率最高, 达到82.86%, 虽在运行时间上无明显优势, 但综合性能最优, 能满足油液监测过程中铁谱图像自适应分割的需求。