基于深度學(xué)習(xí)的ECT滑油檢測(cè)技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2022-01-07 19:20
航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為飛機(jī)的核心動(dòng)力裝置,其安全、可靠運(yùn)行對(duì)于保障飛機(jī)安全飛行具有非常重要的意義。航空發(fā)動(dòng)機(jī)零部件處于整個(gè)潤滑系統(tǒng)中,滑油管道介質(zhì)中含有豐富的磨粒信息,能夠比較準(zhǔn)確地反映發(fā)動(dòng)機(jī)的磨損狀態(tài)。電容層析成像(Electrical Capacitance Tomography,簡(jiǎn)稱ECT)技術(shù)作為一種新型的無損檢測(cè)技術(shù),被廣泛應(yīng)用于低速兩相流和多相流過程參數(shù)的檢測(cè);凸艿纼(nèi)的滑油和磨粒構(gòu)成了典型的“液固”兩相流模型,ECT傳感器陣列檢測(cè)的電容值與滑油中的磨粒狀態(tài)息息相關(guān)。本文借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)稱CNN)這一工具,利用ECT技術(shù)實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)磨損狀態(tài)的智能檢測(cè),并針對(duì)其不足之處,提出了改進(jìn)算法。首先,本文利用ECT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),采集不同磨損狀態(tài)下的滑油檢測(cè)數(shù)據(jù),并構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)樣本集,然后搭建一維CNN模型,直接作用于滑油檢測(cè)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明,CNN模型診斷準(zhǔn)確率為81.2%,綜合分類率最高可達(dá)到85.55%,驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型直接作用于ECT檢測(cè)數(shù)據(jù)的可行性與有效性。其次,針對(duì)傳統(tǒng)CNN模型泛化能力和抗噪性能較弱的缺陷,將多尺度學(xué)...
【文章來源】:中國民航大學(xué)天津市
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
ECT檢測(cè)系統(tǒng)
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文13Step6:對(duì)模型測(cè)試診斷滑油狀態(tài)的分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)估分析。圖2-3基于深度學(xué)習(xí)的ECT滑油狀態(tài)診斷流程2.4滑油檢測(cè)數(shù)據(jù)集采集2.4.1數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)方案航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油管道內(nèi)磨粒粒度較小,大于100μm的金屬磨粒通常是由于發(fā)動(dòng)機(jī)軸承疲勞剝落產(chǎn)生的,最能反應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)磨損狀態(tài)。根據(jù)資料顯示,直徑為250~900μm的金屬磨粒最能表征航空發(fā)動(dòng)機(jī)的磨損狀態(tài)[56],也是本實(shí)驗(yàn)中最想檢測(cè)的磨粒尺寸。本節(jié)利用ECT系統(tǒng)采集不同磨損狀態(tài)下的滑油檢測(cè)數(shù)據(jù),選用直徑為50mm的亞克力管代替滑油管道,為兼顧傳感器安裝技術(shù)水平及測(cè)量的實(shí)時(shí)性,選擇12電極的ECT系統(tǒng)進(jìn)行電容數(shù)據(jù)的測(cè)量采集。數(shù)據(jù)采集過程中,將滑油倒入管道內(nèi),加入磨粒后使其自然沉降,模擬磨粒在飛機(jī)滑油管道內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。利用電子天平對(duì)磨粒稱重計(jì)算,控制添加磨粒的速率和質(zhì)量,盡可能地模擬真實(shí)工況下,不同磨損狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的磨粒濃度;椭械哪チ_\(yùn)動(dòng)速度緩慢,為保證傳感器陣列敏感區(qū)域內(nèi)滑油狀態(tài)的連續(xù)性和數(shù)據(jù)質(zhì)量,待敏感場(chǎng)區(qū)域內(nèi)充滿磨粒時(shí)開始數(shù)據(jù)的測(cè)量采集。將數(shù)據(jù)采集時(shí)間設(shè)置為7s,采樣頻率設(shè)置為300幅/s,故每種滑油狀態(tài)對(duì)應(yīng)2100組電容數(shù)據(jù),每組電容數(shù)據(jù)均包含66個(gè)電容值。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置如圖2-4所示,基本實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表2.3所示。
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖2-4ECT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置表2.3基本實(shí)驗(yàn)參數(shù)參數(shù)參數(shù)值磨粒材料鐵屑磨粒尺寸250-900μm油液密度1004kg/m3電極個(gè)數(shù)12電極材料銅膜管道介質(zhì)航空潤滑油激勵(lì)方式正弦波激勵(lì)激勵(lì)頻率500kHZ2.4.2標(biāo)準(zhǔn)樣本集構(gòu)造滑油檢測(cè)樣本集構(gòu)造方式如圖2-5所示。將歸一化的ECT數(shù)據(jù)按時(shí)間軸和空間軸依次排列,組成二維矩陣的形式,每種滑油狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集維度為66×2100,CE1~E2表示E1與E2電極之間的電容值,由于激勵(lì)ECT電極時(shí)數(shù)據(jù)測(cè)量速度非?欤夷チ_\(yùn)動(dòng)速度較慢,故可將同一滑油狀態(tài)下同一測(cè)量周期內(nèi)測(cè)得的單組66個(gè)電容值近似認(rèn)為同一時(shí)刻的電容數(shù)據(jù),為便于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作,在時(shí)間軸上選取66個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)組成一個(gè)樣本,每個(gè)樣本的維度為66×66。設(shè)每類數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的長度為n,一個(gè)樣本在時(shí)間軸上的截取長度為m,下一個(gè)樣本的移動(dòng)步長為1,則可構(gòu)造n-m+1個(gè)樣本,故每類滑油檢測(cè)數(shù)據(jù)共產(chǎn)生2035個(gè)樣本。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃表面缺陷檢測(cè)方法[J]. 熊紅林,樊重俊,趙珊,余瑩. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2020(04)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油金屬含量預(yù)測(cè)[J]. 陳慶貴,于光輝,謝靜,于海濱,蔡娜,謝鎮(zhèn)波. 兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2019(12)
[3]基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的鐵譜磨粒模式識(shí)別[J]. 李加偉,劉曉衛(wèi),王崴,楊鑫. 潤滑與密封. 2019(06)
[4]基于ECT/EST雙模信息融合的磨粒圖像重建算法[J]. 薛倩,孫欽升,劉婧,商敬安. 潤滑與密封. 2019(05)
[5]基于分割Bregman迭代的內(nèi)-外置電極電容層析成像[J]. 馬敏,王濤,范廣永. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(32)
[6]基于CNN-LSTM的QAR數(shù)據(jù)特征提取與預(yù)測(cè)[J]. 張鵬,楊濤,劉亞楠,樊志勇,段照斌. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(10)
[7]基于ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法[J]. 鮮倪軍. 裝備制造技術(shù). 2018(05)
[8]油液監(jiān)測(cè)多源信息融合模型構(gòu)建方法研究[J]. 石新發(fā),劉東風(fēng),孫云嶺. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2018(02)
[9]滑油磨粒信號(hào)的變分模態(tài)分解和概率密度估計(jì)[J]. 楊昊,孫衍山,李健,曾周末. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(04)
[10]基于WRF數(shù)值模式的DBN風(fēng)速預(yù)測(cè)模型研究[J]. 馬婉貞,錢育蓉,范迎迎. 計(jì)算機(jī)仿真. 2018(03)
碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[D]. 翟冬梅.北京交通大學(xué) 2019
[2]基于深度學(xué)習(xí)的ECT圖像重建算法研究[D]. 何小芳.中國民航大學(xué) 2019
[3]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法研究[D]. 李強(qiáng).山東大學(xué) 2018
[4]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 楊蕊.重慶大學(xué) 2018
[5]基于ECT的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油磨粒在線監(jiān)測(cè)方法研究[D]. 楊昊.天津大學(xué) 2018
[6]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷算法研究[D]. 張偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[7]基于復(fù)合式EST傳感器的滑油磨粒檢測(cè)研究[D]. 趙士娜.中國民航大學(xué) 2017
[8]基于深度學(xué)習(xí)的手寫漢字識(shí)別技術(shù)研究[D]. 孫巍巍.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[9]電容式滑油磨粒在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[D]. 徐斌.中國民航大學(xué) 2016
[10]三維ECT電容傳感器研究與設(shè)計(jì)[D]. 吉洪駐.哈爾濱理工大學(xué) 2016
本文編號(hào):3575116
【文章來源】:中國民航大學(xué)天津市
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
ECT檢測(cè)系統(tǒng)
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文13Step6:對(duì)模型測(cè)試診斷滑油狀態(tài)的分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)估分析。圖2-3基于深度學(xué)習(xí)的ECT滑油狀態(tài)診斷流程2.4滑油檢測(cè)數(shù)據(jù)集采集2.4.1數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)方案航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油管道內(nèi)磨粒粒度較小,大于100μm的金屬磨粒通常是由于發(fā)動(dòng)機(jī)軸承疲勞剝落產(chǎn)生的,最能反應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)磨損狀態(tài)。根據(jù)資料顯示,直徑為250~900μm的金屬磨粒最能表征航空發(fā)動(dòng)機(jī)的磨損狀態(tài)[56],也是本實(shí)驗(yàn)中最想檢測(cè)的磨粒尺寸。本節(jié)利用ECT系統(tǒng)采集不同磨損狀態(tài)下的滑油檢測(cè)數(shù)據(jù),選用直徑為50mm的亞克力管代替滑油管道,為兼顧傳感器安裝技術(shù)水平及測(cè)量的實(shí)時(shí)性,選擇12電極的ECT系統(tǒng)進(jìn)行電容數(shù)據(jù)的測(cè)量采集。數(shù)據(jù)采集過程中,將滑油倒入管道內(nèi),加入磨粒后使其自然沉降,模擬磨粒在飛機(jī)滑油管道內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。利用電子天平對(duì)磨粒稱重計(jì)算,控制添加磨粒的速率和質(zhì)量,盡可能地模擬真實(shí)工況下,不同磨損狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的磨粒濃度;椭械哪チ_\(yùn)動(dòng)速度緩慢,為保證傳感器陣列敏感區(qū)域內(nèi)滑油狀態(tài)的連續(xù)性和數(shù)據(jù)質(zhì)量,待敏感場(chǎng)區(qū)域內(nèi)充滿磨粒時(shí)開始數(shù)據(jù)的測(cè)量采集。將數(shù)據(jù)采集時(shí)間設(shè)置為7s,采樣頻率設(shè)置為300幅/s,故每種滑油狀態(tài)對(duì)應(yīng)2100組電容數(shù)據(jù),每組電容數(shù)據(jù)均包含66個(gè)電容值。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置如圖2-4所示,基本實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表2.3所示。
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖2-4ECT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置表2.3基本實(shí)驗(yàn)參數(shù)參數(shù)參數(shù)值磨粒材料鐵屑磨粒尺寸250-900μm油液密度1004kg/m3電極個(gè)數(shù)12電極材料銅膜管道介質(zhì)航空潤滑油激勵(lì)方式正弦波激勵(lì)激勵(lì)頻率500kHZ2.4.2標(biāo)準(zhǔn)樣本集構(gòu)造滑油檢測(cè)樣本集構(gòu)造方式如圖2-5所示。將歸一化的ECT數(shù)據(jù)按時(shí)間軸和空間軸依次排列,組成二維矩陣的形式,每種滑油狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集維度為66×2100,CE1~E2表示E1與E2電極之間的電容值,由于激勵(lì)ECT電極時(shí)數(shù)據(jù)測(cè)量速度非?欤夷チ_\(yùn)動(dòng)速度較慢,故可將同一滑油狀態(tài)下同一測(cè)量周期內(nèi)測(cè)得的單組66個(gè)電容值近似認(rèn)為同一時(shí)刻的電容數(shù)據(jù),為便于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作,在時(shí)間軸上選取66個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)組成一個(gè)樣本,每個(gè)樣本的維度為66×66。設(shè)每類數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的長度為n,一個(gè)樣本在時(shí)間軸上的截取長度為m,下一個(gè)樣本的移動(dòng)步長為1,則可構(gòu)造n-m+1個(gè)樣本,故每類滑油檢測(cè)數(shù)據(jù)共產(chǎn)生2035個(gè)樣本。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃表面缺陷檢測(cè)方法[J]. 熊紅林,樊重俊,趙珊,余瑩. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2020(04)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油金屬含量預(yù)測(cè)[J]. 陳慶貴,于光輝,謝靜,于海濱,蔡娜,謝鎮(zhèn)波. 兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2019(12)
[3]基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的鐵譜磨粒模式識(shí)別[J]. 李加偉,劉曉衛(wèi),王崴,楊鑫. 潤滑與密封. 2019(06)
[4]基于ECT/EST雙模信息融合的磨粒圖像重建算法[J]. 薛倩,孫欽升,劉婧,商敬安. 潤滑與密封. 2019(05)
[5]基于分割Bregman迭代的內(nèi)-外置電極電容層析成像[J]. 馬敏,王濤,范廣永. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(32)
[6]基于CNN-LSTM的QAR數(shù)據(jù)特征提取與預(yù)測(cè)[J]. 張鵬,楊濤,劉亞楠,樊志勇,段照斌. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(10)
[7]基于ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法[J]. 鮮倪軍. 裝備制造技術(shù). 2018(05)
[8]油液監(jiān)測(cè)多源信息融合模型構(gòu)建方法研究[J]. 石新發(fā),劉東風(fēng),孫云嶺. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2018(02)
[9]滑油磨粒信號(hào)的變分模態(tài)分解和概率密度估計(jì)[J]. 楊昊,孫衍山,李健,曾周末. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(04)
[10]基于WRF數(shù)值模式的DBN風(fēng)速預(yù)測(cè)模型研究[J]. 馬婉貞,錢育蓉,范迎迎. 計(jì)算機(jī)仿真. 2018(03)
碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[D]. 翟冬梅.北京交通大學(xué) 2019
[2]基于深度學(xué)習(xí)的ECT圖像重建算法研究[D]. 何小芳.中國民航大學(xué) 2019
[3]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法研究[D]. 李強(qiáng).山東大學(xué) 2018
[4]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 楊蕊.重慶大學(xué) 2018
[5]基于ECT的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油磨粒在線監(jiān)測(cè)方法研究[D]. 楊昊.天津大學(xué) 2018
[6]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷算法研究[D]. 張偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[7]基于復(fù)合式EST傳感器的滑油磨粒檢測(cè)研究[D]. 趙士娜.中國民航大學(xué) 2017
[8]基于深度學(xué)習(xí)的手寫漢字識(shí)別技術(shù)研究[D]. 孫巍巍.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[9]電容式滑油磨粒在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[D]. 徐斌.中國民航大學(xué) 2016
[10]三維ECT電容傳感器研究與設(shè)計(jì)[D]. 吉洪駐.哈爾濱理工大學(xué) 2016
本文編號(hào):3575116
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