1:A觀察試管及試樣若干分鐘,直至試樣溫度達(dá)到150°C為止。如試樣中有水分時(shí),即發(fā)生泡沫,可以聽(tīng)到噼啪的爆裂響聲,甚至試管會(huì)發(fā)生震動(dòng)或顫動(dòng),高出浴面的油層會(huì)變成渾濁131. 12小波變換及能量分布特征提取則稱奴》是基本小波。由基本小波生成的二進(jìn)離散小波函數(shù)為扒)一般可看作為帶通濾波器,其對(duì)應(yīng)的尺度函數(shù)9()滿足:9(兮本質(zhì)上是低通濾波器。由9()導(dǎo)到的一簇二進(jìn)正交尺度函數(shù)為:根據(jù)多分辨分析理論,如果二進(jìn)離散小波函數(shù)簇*ik()jl構(gòu)成I(R)中的標(biāo)準(zhǔn)正交基,則對(duì)信號(hào)X》有如下的正交小波分解:0前言在機(jī)械設(shè)備的潤(rùn)滑油管理中,水分含量是一個(gè)非常重要的指標(biāo),且機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行時(shí),由于水封的失效或損壞,熱交換器的腐蝕或損壞,潮濕空氣的原因,水侵入潤(rùn)滑油系統(tǒng)是不可避免的11.潤(rùn)滑油含水超標(biāo)將會(huì)導(dǎo)致油膜失效、潤(rùn)滑油系統(tǒng)部件的腐蝕和銹蝕、潤(rùn)滑油乳化、添加劑失效等嚴(yán)重后果121.目前,常見(jiàn)的潤(rùn)滑油水分測(cè)量方法有卡爾一費(fèi)休法、蒸餾法、重量法、介電常數(shù)法、微波衰減法、華特斯摩試紙法和爆裂法等,其中卡爾一費(fèi)休法、蒸餾法和重量法屬于實(shí)驗(yàn)室分析方法,介電常數(shù)法和微波衰減法可用于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量,但影響因素較多,不能有效地進(jìn)行潤(rùn)滑油水分含量的判斷,而華特斯摩試紙法和爆裂法屬于定性的判斷方法。本文以爆裂法為基礎(chǔ),對(duì)其進(jìn)行半定量研究,著重研究了如何判斷潤(rùn)滑油中的水分含量是否超標(biāo)的方法。
工程專(zhuān)業(yè),碩士研究生,主要從事油液分析領(lǐng)域的研究,已公開(kāi)發(fā)Bp申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自20世紀(jì)80年代發(fā)展起來(lái)的一種新的模式識(shí)別方法,它以其良好的非線性映射特性和自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力在模式識(shí)別、函數(shù)逼近和分類(lèi)、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域得以應(yīng)用,并取得了一定的研究成果。文中基于潤(rùn)滑油水分定性實(shí)驗(yàn)的爆裂聲信號(hào),構(gòu)造了相應(yīng)的BP網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別模型,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)于半定量的確定潤(rùn)滑油中水分含量是可行的,為現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量潤(rùn)滑油中水分含量提供了新的思路和方法,具有一定的理論價(jià)值和實(shí)際意義。
1基本原理11潤(rùn)滑油水分定性實(shí)驗(yàn)法BP算法包括信息的正向傳播和誤差的反向傳播,不斷修正權(quán)值和誤差,使網(wǎng)絡(luò)輸出層實(shí)際輸出與期望輸出的誤差平方和達(dá)到最小。由于這種算法采用非線性規(guī)劃中的最速下降法,按誤差函數(shù)的負(fù)梯度方向修改權(quán)系數(shù),因此存在學(xué)習(xí)效率低,收斂速度慢;易陷于局部極小狀態(tài);網(wǎng)絡(luò)的泛化及適應(yīng)能力較差等缺點(diǎn)。為了解決這些問(wèn)題,出現(xiàn)了很多BI改進(jìn)算法,文中采用附加動(dòng)量項(xiàng)的方法。
2潤(rùn)滑油水分測(cè)量研究21爆裂實(shí)驗(yàn)21.1儀器和材料信號(hào)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,每次取5mL試樣置于燒杯中,用電爐加熱。pulse系統(tǒng)分析帶寬設(shè)為~256kHz頻譜線數(shù)設(shè)為1600根據(jù)GB/T7607 02%時(shí)需要對(duì)潤(rùn)滑油進(jìn)行更換。因此,在實(shí)驗(yàn)中,分別選取4組濃度小于0 2%的含水潤(rùn)滑油(農(nóng)度分別為0068%、0093%、013%和0 17%)和3組濃度大于02%的含水潤(rùn)滑油(濃度分別為0. 25%、030%和050%)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。
22潤(rùn)滑油水分測(cè)量研究含微量水分的潤(rùn)滑油是典型的油包水型分子基團(tuán),油是連續(xù)相,水是分散相,由于油的沸點(diǎn)比水高,受熱后水總是先達(dá)到沸點(diǎn)而蒸發(fā)或沸騰。當(dāng)油滴中的壓力超過(guò)油的表面張力及環(huán)境壓力之和時(shí),水蒸氣將沖破油膜的阻力使油滴發(fā)生爆炸,發(fā)出爆裂聲,同時(shí)形成更細(xì)小的油滴,這就是微爆效應(yīng)。因此,文中利用二進(jìn)小波變換來(lái)提取尺度空間上的能量分布作為BP申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量?;谛〔ㄗ儞Q和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潤(rùn)滑油水分測(cè)量研究過(guò)程如221能量分布特征提取首先,對(duì)每個(gè)濃度的試樣采集10組數(shù)據(jù),共70組數(shù)據(jù),選40組作為訓(xùn)練樣本,其中濃度0 50%的6組,其余30組作為測(cè)試樣本,其中0068%、0.093%、0 13%和017%的各5組,濃度025%和030%的各3組,濃度050%的4組。對(duì)這70組數(shù)據(jù)進(jìn)行6層小波分解,采用db小波,計(jì)算各個(gè)高頻分量的能量,這樣每個(gè)能量特征向量的維數(shù)就是6總共有40組訓(xùn)練樣本和30組測(cè)試樣本。
~分別為濃度為0069%的含水潤(rùn)滑油(合格)加熱時(shí)發(fā)生微爆效應(yīng)所采集到的原始信號(hào)以及6層小波分解后得到的近似信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)。
22.2BP申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的實(shí)現(xiàn)根據(jù)Km定理,采用一個(gè)NX2N+1XM的3層BP網(wǎng)絡(luò)作為狀態(tài)分類(lèi)器。其中,N表示輸入特征向量的分量數(shù),M表示輸出狀態(tài)類(lèi)別總數(shù)。由此可得,該BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為:輸入層有6個(gè)神經(jīng)元,中間層有13個(gè)神經(jīng)元,輸出層有2個(gè)神經(jīng)元,用(Q 0)表示合格,(1,0康示不合格,中間層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為§型正切函數(shù),輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型對(duì)數(shù)函數(shù)。然后,利用訓(xùn)練樣本對(duì)該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)2432次訓(xùn)練后,網(wǎng)絡(luò)的均方誤差落在所設(shè)定的0 00001以內(nèi)。訓(xùn)練曲線如1994-2圖小皮分解后的各層細(xì)節(jié)言號(hào)eCicPubliShingHUSe.All圖sBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線wxnki.net最后,利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),把30個(gè)測(cè)試樣本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出對(duì)潤(rùn)滑油含水量是否合格進(jìn)行判斷,結(jié)果如表1觀察BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果判斷的潤(rùn)滑油含水量與實(shí)際結(jié)果完全一致,表明該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器可以準(zhǔn)確的判斷潤(rùn)滑油中含水量是否合格。
表1測(cè)試樣本的網(wǎng)絡(luò)輸出和含水量的判斷濃度,%能量特征向量實(shí)際輸出結(jié)果判斷合格70位合格不合格3結(jié)論文中基于小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,構(gòu)造了一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器,并成功地應(yīng)用于潤(rùn)滑油中水分含量的判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能有效地進(jìn)行潤(rùn)滑油含水量合格與否的判斷,從而為研究潤(rùn)滑油水分含量的測(cè)量提供了新的思路和方法。
另外,文中在實(shí)驗(yàn)時(shí)只選取了7種濃度的溶液,且溶液的濃度差別相對(duì)較大。因此,溶液的濃度相差較小時(shí)是否可以用該方法進(jìn)行有效的判斷以及是否可以對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行更具體的分類(lèi)將是下一步研究的重點(diǎn)。
作者:佚名 來(lái)源:中國(guó)潤(rùn)滑油網(wǎng)