基于分布式光纤测温技术的LNG泄漏监测系统

介绍了光纤拉曼散射效应测温和光时域反射定位的技术原理,针对传统点式测温传感器在实际应用中存在的漏检和定位不精确等问题,提出了基于分布式光纤测温技术的LNG泄漏监测系统,该系统采用双通道校正测量模式,提高了温度测量和泄漏定位的准确度,从硬件组成和软件功能两方面对该系统进行了详细的阐述。     

基于环向应变的燃气管道泄漏监测试验

燃气管道由于其功能的特殊以及深埋于地下或海底的环境,如果泄漏将引起灾难性的后果。泄漏引起的负压波会导致管道内压降低,进而引起管道环向应变减小。提出一种利用光纤光栅应变传感器测量管道环向应变,对管道泄漏进行无损监测的方法。利用准分布式安装在燃气管道模型主线以及支线上的光纤光栅应变传感器(fiber Bragg grating,简称FBG)进行多种泄漏工况模拟试验,包括不同位置泄漏、支线泄漏和模拟调泵。试验结果表明,光纤光栅应变传感器能够迅速准确地监测到管道的泄漏信号,这种基于环向应变监测的管道泄漏监测方法是可行的,具有很大的发展前景。     

表面粘贴式光纤布拉格光栅传感器层状结构对测量应变的影响

由于用表面粘贴式光纤布拉格光栅(FBG)传感器测量应变时会影响基体的应变分布,本文研究了光纤应变与基体应变之间的关系。针对该类传感器建立了基体与光纤之间的应变传递函数用以修正测量应变,然后研究了FBG传感器与基体之间的相互作用。最后,利用有限元分析(FEA)和实际实验对提出的理论进行了验证。结果显示:光纤应变的FEA解与理论解的误差在5%以内,实验解与理论解的误差在8%以内,结果表明该理论完全满足表面粘贴式FBG传感器的精度要求。另外,分析了黏结层和基体对应变传递的影响,结果显示:平均应变传递率和应变传递率随着基体弹性模量的增加而增加,但它们随着黏结层顶端厚度和底端厚度的增加而逐渐减小。     

粘贴于薄板表面的光纤布拉格光栅应变传感器误差修正

考虑现有光纤布拉格光栅(FBG)传感器的应变传递理论均未考虑传感器对基体应变的影响,本文针对FBG传感器粘贴于薄板的情况研究了薄板的应变传递理论。由于光纤应变与薄板应变并不相等,故研究了光纤应变与薄板应变之间的关系以提高FBG传感器的测量精度。建立了粘贴于薄板表面的FBG传感器应变传递理论,分析了FBG传感器与薄板之间的相互作用;利用有限元法(FEM)和实验法验证了理论的正确性。最后,分析了薄板参数对应变传递率的影响。结果显示:FEM解与理论解的误差在4%以内,实验值和理论解误差在5%以内,应变传递率随着薄板厚度和弹性模量的增加而逐渐增大。该理论模型完全满足FBG传感器精度要求,对其实际应用具有一定的指导意义。     

利用光纤曲率传感器重建三维曲面结构

为了实现对弯曲结构的三维空间数据的测量与重建,建立了光纤曲率传感器的准分布式测量系统。对该系统中传感器的布置方式、空间弯曲曲率和扭转角的测量及三维结构重建方法进行了研究。首先,将光纤曲率传感器绕成环形,布置在柔性基底的两个对称表面,组成准分布式测量系统。根据线性叠加原理,同时测量出结构的弯曲和扭转变形。使用光纤曲率传感器提供的弯曲和扭转信息,采用微分几何的方法,建立由曲线切线和曲率确定的运动坐标系,在运动坐标系中根据空间结构的扭转角确定密切平面。然后,在密切平面中进行曲线的弯曲计算和运动坐标系的变换分析,并进行拟合过程的公式推导。最后,对该方法进行了试算验证,并利用准分布式测量系统对两支点间距为500 mm的简支梁进行了结构重建。结果显示,在相邻两检测点进行20点插值时,简支梁曲线的最大偏差为1.1 mm,表明设计的系统和重建方法能够较高精度地实现曲面结构的三维重建。     

基于光纤光栅传感的卫星温度场测量方法研究

在太空环境中,卫星的公转会给自身带来较大的温差和温度交替频率,为了对卫星结构的温度场进行实时监控,采用准分布式光纤光栅测温系统。分析对比现有成熟技术,对光纤光栅种类、解调仪选型、卫星内布线方法和传感器封装技术等方面进行探究,通过一系列模拟试验,得出基于光纤光栅传感器的卫星温度场测量的较优方案,为后续工程提供指导性建议。     

埋入式光纤布拉格光栅传感器封装结构对测量应变的影响

考虑在实际应变测量中传感器封装形式会影响光纤Bragg光栅测得的应变响应,本文研究了测量应变与实际应变之间的关系。针对埋入式光纤Bragg光栅传感器,建立了应变传递函数,并对传递函数的正确性和各个参数对测量应变的影响进行了研究。首先,根据埋入式光纤Bragg光栅传感器的受力特点,提出了多项式形式的剪应力分布,进一步建立了应变传递函数。然后,利用数值方法和实验对该应变传递函数进行验证。最后,分析了传感器长度、胶结层弹性模量、胶结层厚度对测量应变的影响。计算结果表明:该应变传递函数正确;胶结层厚度越薄,弹性模量越大,越有利于应变传递。该应变传递函数计算误差控制在5%以内,完全满足埋入式光纤Bragg光栅测量精度要求,对其实际应用具有指导意义。     

激光深熔焊接过程实时监测系统设计

基于LabWindows/CVI开发环境,采用红外光、蓝紫光和麦克风3种传感器构成了焊缝熔透状态的实时监测系统。在多传感器的数据融合中,首先对3路测量信号进行时频分析,提取能够反映焊缝状态的特征,然后利用人工神经网络对特征值进行融合计算,得到焊缝是否熔透的判断结果。在对网络权值的训练中采用了随机变异粒子群算法,大大地提高了训练速度和精度。实验结果表明该系统应用于焊接过程的实时质量监测是可行的。     

高空间分辨率分布式光纤测温系统的设计及应用

分布式光纤测温系统是一种新型的线型感温探测器,以光纤作为传感器,可实现沿光纤分布的温度实时测量。理论分析了分布式光纤测温系统的原理以及影响空间分辨率指标的因素,并给出了0.5m高空间分辨率分布式光纤测温系统的设计以及测试情况。将高空间分辨率分布式光纤测温系统应用于电缆温度测量,测量结果表明0.5m空间分辨率下对小区域电缆过热点的探测更为显著,可及时发现潜在的火灾隐患。     

温度补偿型高精度医用光纤压力传感器用于测量消化道内曲张静脉压力研究

本文提出了一款新颖的带温度补偿的高精度医用光纤压力传感器,在消化内窥镜操作中利用此款高精度传感器对患者消化道曲张静脉壁外无创性测压的方法,人体模型研究结果显示,直径分别为4mm和8mm的模拟曲张静脉在人体模型中被测试,两名医生通过光纤压力传感器测量的结果(P1,P2)与实际值(P0)之间呈现了良好的线性关系。结果表明此款光纤压力传感器具有良好的适应性,对小的曲张静脉或者对大曲张静脉均有良好的测量效果和准确性。     

基于 POD-RLS-KF 的有源相控阵天线温度场实时重构

当电子设备工作时,电磁性能受温度影响很大,如何用稀疏传感器测量数据实时重构电子设备三维温度场是实现健康监测和电磁性能控制的关键问题。针对这一问题,以有源相控阵天线为研究对象,提出了融合仿真数据和测量数据的基于本征正交分解-正则化最小二乘法-卡尔曼滤波(POD-RLS-KF)的温度场时空重构方法:首先利用POD方法将仿真瞬态温度场数据分离为时间模式系数和空间基函数;然后根据稀疏传感器采集的数据,利用RLS和KF方法对时间模式系数进行最优估计;最后结合空间基函数和更新后的时间模式系数实时重构温度场。仿真和实验结果表明:在仿真工况与实际工况不同时,该方法根据稀疏传感器提供的少量数据实时计算天线三维温度场。对比现有重构方法,提出的方法展现出较好重构精度和噪声抑制能力,重构温度场平均均方根误差是卡尔曼滤波-线性随机估计(KF-LSE)方法的7.18%,是Gappy方法的1.53%。     

Spindle Thermal Error Optimization Modeling of a Five-axis Machine Tool

Aiming at the problem of low machining accuracy and uncontrollable thermal errors of NC machine tools, spindle thermal error measurement, modeling and compensation of a two turntable five-axis machine tool are researched. Measurement experiment of heat sources and thermal errors are carried out, and GRA(grey relational analysis) method is introduced into the selection of temperature variables used for thermal error modeling. In order to analyze the influence of different heat sources on spindle thermal errors, an ANN(artificial neural network) model is presented, and ABC(artificial bee colony) algorithm is introduced to train the link weights of ANN, a new ABCNN(Artificial bee colony-based neural network) modeling method is proposed and used in the prediction of spindle thermal errors. In order to test the prediction performance of ABC-NN model, an experiment system is developed, the prediction results of LSR(least squares regression), ANN and ABC-NN are compared with the measurement results of spindle thermal errors. Experiment results show that the prediction accuracy of ABC-NN model is higher than LSR and ANN, and the residual error is smaller than 3 lm, the new modeling method is feasible. The proposed research provides instruction to compensate thermal errors and improve machining accuracy of NC machine tools.     

基于稳态模型的气体管道泄漏定位方法的研究

基于管道中气体流动的稳态模型,根据对温度的处理方式,分别提出气体管道泄漏定位的等温定位法和变步长龙格-库塔法。通过实际气体管道泄漏的实验验证对模型法的应用场合进行了分析,并对两种方法的定位效果进行了对比。通过非等温天然气管道泄漏的仿真试验,对温差大小、气体特性估算的准确度和算法中模型的简化程度对定位效果的影响进行了研究。仿真研究表明,管道两端气体特性估算的准确程度决定了算法的定位精度,而算法中的管道模型可以进行适度的简化。此外,变步长的龙格-库塔法在非等温管道上的泄漏定位效果要优于等温定位法。     

薄板件任意点法向力学参数测量仪误差建模与仿真

文中按Denavit-Hartenberg方法,建立了薄板件任意点法向力学参数测量仪末端测头中心相对于机座参考坐标系的测量运动数学模型,在此基础上运用矩阵函数的全微分方法,建立起测量运动模型参数误差传递到末端测头中心坐标之间的误差传递关系,并通过计算机仿真验证了所建立误差模型的正确性.     

全局注意力关系网络的小样本船舶识别

实际场景中采集的船舶目标类别样本数量不均衡,模型训练易导致过拟合。 传统迁移学习的数据集划分存在类别交 叉,造成未标注新类别识别精度低。 为解决上述问题,提出了一种跨目标通用全局注意力机制与关系度量网络融合的小样本船 舶识别算法。 该方法通过在关系网络中引入全局注意力机制,利用关系网络提取到的原始特征,经过全局注意力机制平滑不均 衡类别间的目标特征,并与关系网络提取的原始特征融合后进行特征距离度量。 该方法增强了全局特征之间的一致性,有利于 学习不变的目标特征,提升少样本少标签的船舶目标识别性能,解决了训练过程中类别不均衡导致的过拟合问题。 利用自己采 集制作的船舶数据集对本文方法进行测试实验,识别精度提高了 5. 6% (5-shot)、3. 2% (1-shot),减小了不均衡类别对模型目标 识别造成的影响,增强了模型的鲁棒性。     

基于收发分体声波换能器的二维温度场重建

基于声学测温原理,运用发射端和接收端之间的声波信号飞行时间进行温度场重建,是工业应用领域中燃烧或加热处理过程温度测量的研究热点。本文采用收发分体声波换能器,确定其合理安装方式,运用Markov径向基拟合待测区域的声速分布,通过声速矩阵的奇异值分解,反演计算出温度场。仿真实验中设计了复杂程度不同的4种模型温度场,并考虑声波飞行时间在不同水平下的测量误差对重建结果的影响;实际测试中验证了本文方法在室温无加热、单峰对称、单峰偏斜的温度分布下的重建效果。实验结果表明,本文提出的收发分体声波换能器安装方式结合基于Markov径向基拟合的重建算法,在温度场重建中具有较高的精度和较强的抗干扰性。     

基于 CFD 和 LightGBM 算法的建筑室内温度 全局预测模型

温度控制对建筑节能意义重大,室内温度准确预测是建筑温度精确控制的前提。本文提出一种基于计算流体动力学(CFD)和LightGBM算法的建筑室内全局温度预测模型实现对同一时间全局温度模拟和全局时间序列温度变化预测。基于空间建筑结构、传感器精度范围和实际温度控制范围简化的CFD简化模型满足精度要求同时解决了数据冗余的问题,更具备实践性。在此基础上通过LightGBM和LSTM算法模拟全局区域温度空间序列变化规律,采用LightGBM算法预测温度时间序列变化实现对室内温度全局预测。试验采用某地区烟草储存库全年建筑运行数据和室内外温度监测数据,构建室内全局温度预测模型,通过实际测量温度数据实验验证,建筑全局5 h温度分布预测准确系数为0.955 4,60 h温度范围预测准确系数为0.994 0,对比ANN,BP,LSTM算法,本文模型平均准确系数提高0.022 4~0.014 7。     

基于光纤光栅的小热惯量温度场监测实验

为了研究温度传感器测量小热惯量温度场的准确性和即时性,对2ml沸水分别利用水银温度计、热电偶和金属管封装的光纤光栅温度传感器进行测温,所测温度的值分别为94.0℃、95.0℃和98.6℃,三者的响应时间分别为10.0s、8.5s、2.5s。可见,小体积金属管封装的光纤光栅温度传感器测量精度高,响应速度快。并对不同封装工艺的光纤光栅温度传感器的传感特性进行比较,结果表明,对于小热惯量温度场的监测,传感器的封装方式应采用小内径金属管封装方式。     

Dimensional and angular measurements using least squares and neural networks

In this study a machine vision approach is developed for dimensional and angular measurements of manufactured components comprising straight line segments. We aim at the measurements of distance between two parallel lines and angle between two intersecting lines using both least mean square (LMS) and artificial neural network (ANN) techniques. LMS models estimate the line parameters based on the sum of squared perpendicular distances, rather than the vertical distances, between the observed data points and the line. A set of 23 gauge blocks of varying sizes is used to evaluate the performance of the LMS line estimators. Experimental results show that the measurement errors of the LMS models are affected by the line length and orientation of digital images. ANN techniques are, therefore, used to adjust the measurement errors resulting from the LMS models. Two back-propagation neural networks are developed, one for measuring the distance between two parallel lines, and the other for measuring the angle between two intersecting lines. Experimental results show that the ANNs are very effective for correcting the measurement errors regardless of line lengths and orientations of digital images. A 90% improvement in measurement accuracy for the ANN compared to the LMS was achieved. By using the ANNs, the measurement accuracy and flexibility in manufacturing applications can be significantly improved.     

基于LMD包络谱熵及SVM的天然气管道微小泄漏孔径识别

针对管道泄漏信号的非平稳特征以及管道泄漏孔径大小难以识别的问题,提出一种基于局域均值分解包络谱熵及支持向量机的识别方法。该方法对管道泄漏信号进行局域均值分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(production Function, PF)分量;计算各PF分量的峭度值并据此选出包含主要泄漏信息的分量作为主PF分量,对这些分量进一步采用小波包分解能量法进行分析并重构;再对重构后的主PF分量进行希尔伯特变换求取包络谱,结合信息熵的概念提出包络谱熵并计算熵值;将归一化包络谱熵作为泄漏信号特征输入支持向量机分类器中,用以区分不同的泄漏孔径,完成对泄漏孔径的识别。通过试验采集大量的管道泄漏信号进行处理及分析,试验结果表明该方法能有效识别不同泄漏孔径类别。