世界各行業(yè)在追求高 效能源利用的道路上，不可忽視的一個關(guān)鍵問題是摩擦和磨損引起的能源浪費(fèi)。據(jù)估算，全球范圍內(nèi)能源消耗的約1/3～1/2源于摩擦和磨損，而在各類機(jī)械設(shè)備中，高達(dá)80%的零部件因磨損而導(dǎo)致失效和報廢。

　　在冶金、礦山、建筑、工程和運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域，許多零件頻繁與泥沙、礦物、鐵屑以及灰渣等直接接觸，從而引發(fā)各種形式的磨料磨損。有統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，因磨料磨損導(dǎo)致的損失在整個工業(yè)范圍內(nèi)占據(jù)了磨損損失的約50%左右的比例。

　　隨著裝備的智能化、集成化和大型化的不斷發(fā)展，潤滑磨損故障診斷正邁向大數(shù)據(jù)和智能化的時代。對于診斷數(shù)據(jù)的應(yīng)用與分析水平也提出了更高的要求。這預(yù)示著行業(yè)趨勢將朝著更智能、更數(shù)據(jù)驅(qū)動的方向邁進(jìn)，為提高設(shè)備效率和降低能源浪費(fèi)提供更加可靠和高效的解決方案。

　　在這一發(fā)展趨勢下，企業(yè)需不斷提升技術(shù)水平，采用先進(jìn)的智能診斷技術(shù)，以更好地監(jiān)測和預(yù)測設(shè)備的磨損狀態(tài)，從而實現(xiàn)準(zhǔn)確的維護(hù)和管理。

　　行業(yè)動向：磨損顆粒識別診斷領(lǐng)域的不斷演進(jìn)

　　自2012年深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展以來，其應(yīng)用逐漸拓展至鐵譜圖像的磨損顆粒識別研究。研究方向主要聚焦于磨損顆粒圖像的識別應(yīng)用，實現(xiàn)了對磨損顆粒的數(shù)字化全 面表征和全像素識別。在此背景下，科研人員還展開了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(如CNN)與其他算法的協(xié)同應(yīng)用研究，其中包括Peng等學(xué)者的遷移學(xué)習(xí)、CNN網(wǎng)絡(luò)和SVM的組合應(yīng)用，以解決識別中樣本不足的問題，從而顯著提升了磨損顆粒識別的準(zhǔn)確性。

　　行業(yè)動向上，深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域的不斷演進(jìn)為磨損顆粒識別提供了更為智能和高 效的解決方案。研究者們持續(xù)探索各種算法的組合應(yīng)用，以進(jìn)一步提升磨損顆粒識別系統(tǒng)的性能。此外，隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新，行業(yè)對于潤滑磨損診斷的需求也在不斷增長。

　　診斷設(shè)備：IBM系列可視化磨損分析儀

　　IBM系列是用于重要機(jī)械部件磨損狀態(tài)進(jìn)行分析檢測的一款設(shè)備，產(chǎn)品通過圖像識別與磨粒分析軟件結(jié)合，對設(shè)備磨損狀態(tài)進(jìn)行可視化分析，能實時反應(yīng)設(shè)備的磨損顆粒、磨損類型、顆粒直徑、顆粒的濃度等，高精度的傳感器最小可識別1um的磨損，并且給出具體形貌的輪廓尺寸。

　　圖像識別算法磨損分析

　　高清鏡頭實時對樣品中的異常顆粒進(jìn)行取樣，結(jié)合磨損圖譜數(shù)據(jù)庫，快速判別磨損顆粒的大小、形態(tài)、數(shù)量。

　　可有效的區(qū)分氣泡、水滴、雜質(zhì)、纖維等外來影響物質(zhì)，產(chǎn)品還可選配顆粒計數(shù)器、水分傳感器，實現(xiàn)對油品綜合老化指標(biāo)的檢測。

　　數(shù)字化金屬磨損分析技術(shù)

　　功能特點(diǎn)

　　潤滑磨損診斷，作為對潤滑油進(jìn)行檢測分析的關(guān)鍵手段，旨在獲取潤滑油性能和攜帶的磨損與污染顆粒等數(shù)據(jù)或圖像，對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析、故障特征提取和結(jié)合診斷，從而實現(xiàn)對裝備潤滑磨損故障的檢測隔離、診斷與識別、趨勢預(yù)測，甚至潤滑劑失效和裝備異常磨損的溯源。這一全 面的診斷流程為裝備運(yùn)維提供了重要的支持，為決策提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　相關(guān)產(chǎn)品：便攜油液檢測儀

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