| 研究概要 |
本研究は,機械の摩擦摺動面の潤滑状態及び表面損傷を,油中の摩耗粉の特徴を抽出して診断するシステムを開発することを目的とし,測定装置の試作,摩耗粉の特徴解析方法の開発,摩耗粉形態と摺動条件ならびに摩擦状態との関係のニューラルネットワークを用いた表現方法などの基礎技術を確立した.
ピン/ディスク型摩擦試験機による各種潤滑油を用いた滑り接触試験を行うとともに,実地データとしてFZG歯車試験機による疲労試験などでの摩耗粉を解析した.
粒子群の特徴抽出のための顕微鏡画像処理システムを構築した.画像解析における自動化を図り,摩耗粉画像の取得の無人化を実現した.本装置とグラフィックワークステーションにより,摩耗粉の特徴解析ならびに立体形状測定のソフトウエアを開発した.特徴解析では,基礎パラメータに加え,修正複雑度,フーリエ記述子による形態記述,テクスチャパラメータ等を導入し,それらの値のサンプリング及びディジタル画像における問題点を明らかにした.
摩耗粉の形態が,潤滑油,滑り速度,荷重,滑り距離,摺動材料などの摺動条件に応じて異なり,その関係を階層型ニューラルネットワークによって学習,表現することができることを示した.これに基づいて,摩耗粉の特徴データのみから摺動条件や摩擦係数を推定することを可能にした.また,ネットワークの内部状態を調べることにより,摺動状態と密接に関係している摩耗粉の特徴を抽出できることを示した.相互結合型ネットワークならびに自己組織化ネットワークの適用も試みた.歯車試験では,初期摩耗から定常摩耗への変化と,疲労損傷及び焼付きに至る過程が,摩耗粉の特徴の変化から検出できることを示した.
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