Didelis guolių šildytuvas
Atliekant bandymus tokiomis atšiauriomis aplinkos sąlygomis kaip aukšta temperatūra, didelis triukšmas, dulkės, vibracija ir pan., Tai ne tik padarys didelę žalą fizinei ir psichologinei inspektoriaus situacijai, bet ir padarys inspektorių dažnai negalintį normaliai dirbti. Todėl pastaraisiais metais karštųjų taškų srityje tapo tyrimai dėl didelių guolių šildytuvų guolių žiedų paviršiaus defektų nustatymo. Remiantis skaitmeninių vaizdų apdorojimo technologija, mūsų skyrius atliko didelių guolių šildytuvų guolių žiedų paviršiaus defektų nustatymo tyrimus. Pagrindinis turinys yra toks:
1. Tipinių didelių guolių šildytuvų guolių žiedų paviršiaus defektų charakteristikų ir defektų srities analizė.
2. Vaizdo kraštų aptikimo algoritmo analizė. Didelių guolių šildytuvų guolių žiedų paviršiaus defektų vaizdams palyginti ir aptikti naudojami įvairūs klasikiniai briaunų aptikimo operatoriai. Siūlomas patobulintas „Sobel“ briaunų aptikimo operatorius.
3. Defektų ypatybių išėmimas ir pasirinkimas. Iš defekto atvaizdo buvo išgauti Hu defekto invariantiniai požymiai, morfologiniai požymiai ir tekstūros ypatybės, atlikta sisteminė analizė ir demonstracija, siekiant nustatyti Hu momento invariantinius požymius, reikalingus klasifikacijai atpažinti.
4. Klasifikavimo ir atpažinimo algoritmo, pagrįsto BP neuroniniu tinklu, tyrimai.
Guolių šildytuvo guolių gedimo garso diagnostikos metodo tyrimas
(1) Gaunamo šildytuvo guolio garso signale yra svarbi informacija apie jo veikimo būseną. Išanalizavus šią informaciją, galima efektyviai atlikti guolio šildytuvo guolio gedimo diagnozę, o garso signalą galima rinkti bekontakčiu būdu, kuris yra patogus naudoti ir mažas išlaidų pranašumas.
(2) Atsižvelgiant į pranašumą, kad visi diskrečiojo paslėpto Markovo modelio (DHMM) parametrai yra diskrečiosios vertės, mes siūlome naują guolių gedimų diagnostikos metodą, pagrįstą DHMM, kuris turi paprastą modeliavimą, greitą skaičiavimo greitį. ir diagnostikos tikslumas Išplėstinės funkcijos.
(3) Kadangi ištisinio Gauso mišinio tankio funkcija gali būti naudojama pagrįstiau apibūdinti išėjimo tikimybę, darbe siūlomas naujas gedimų garso diagnostikos metodas, pagrįstas nuolatiniu Gauso mišinio tankiu HMM (nenutrūkstamas Gauso mišinys, paslėptas Markovas). Modelis, CGHMM). Tuo pačiu metu treniruočių ir diagnozavimo algoritmas yra tobulinamas naudojant klasterio parametrais pagrįstą modelio parametrų inicijavimo metodą ir kalibravimo koeficiento pirmyn-atgal algoritmą.
(4) atliko DHMM ir CGHMM metodų diagnostinių tyrimų rezultatų palyginamąją analizę. DHMM algoritmas yra geresnis už bendrą CGHMM algoritmą greičiu, tačiau diagnostinis tikslumas yra mažesnis nei CGHMM algoritmas.