为解决大型连续作业设备、关键设备和高安全性要求设备的实时现场监测与诊断问题,在线油液监测装置的研发已成为油液监测技术的研究和开发热点之一。本课题从在线油液监测角度出发,利用CCD采集LED光源照射的油液图像,通过用图像采集卡采集图像信息,并传输至计算机,继而通过图像处理的方法,分析油液中的磨粒成份与含量,从而快速获取设备当前所处的状态。 由于光学传感器自身具有抗干扰、易调节的优点,使得利用光学传感器进行油液状态监测成为油液监测发展的新方向,本文通过综合和分析以往研究成果,提出了使用LED光源进行监测的结构,并设计了可在在线监测使用的可调节油池。文中分析了不同油液中悬浮颗粒对不同波长的光线的散射和透射作用,决定选择波长为650nm的光源作为监测使用光源。在实验过程中发现,当油液的磨粒浓度过高时,光源发出的光透过油池后照到CCD上,光强度非常弱,导致CCD采集的图像不清,无法对图像进行数字化分析,达不到在线监测的目的。为此我们设计了双光路的监测结构,其中一路光信号用于CCD采集,另一路光用于对系统的光强度进行调节。在此基础上根据模糊控制理论,设计了调节装置,通过在装置中设定到达CCD后的光强度值,以保证绝大多数油样可在CCD上形成清晰的图像。当油样中磨粒浓度过高,超过调节装置上限时,装置发出报警信号。 在调节装置的硬件电路设计上,采用了MSP430单片机,它通过采集光敏二极管输出的经放大滤波后的电信号,将其转换成数字量并根据固化在单片机内的模糊控制规则来确定PWM电压的输出量,以达到调节LED输入电压的目的,从而调节LED光源的发光强度。 在本课题研究中,侧重于油液污染度检测理论分析、方案设计和可行性分析,设计了光路、电路,并进行了验证性实验。 实验结果表明:应用光强自动调节装置,可有效的对光强度进行调节,极大的避免人为因素带来的影响,可为分析提供较好的图像源。