[发明专利]一种航空发动机热端部件非接触温度场距离误差校准方法有效
申请号: | 202110771656.3 | 申请日: | 2021-07-08 |
公开(公告)号: | CN113340438B | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 王超;姜晶;牛夷;陈梦朝;张泽展;喻培丰 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01J5/53 | 分类号: | G01J5/53;G06N3/08 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 陈一鑫 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 航空发动机 部件 接触 温度场 距离 误差 校准 方法 | ||
1.一种航空发动机热端部件非接触温度场距离误差校准方法,该方法包括:
步骤1:获取神经网络的训练数据;
定义衰减函数为T'=aT+b的线性形式,a和b为距离d的修正系数,d表示测量位置到待测目标的距离;待测目标相同温度的情况下,T为初始距离温度测量值,T'为改变距离后的温度测量值;测量装置和待测目标之间的距离改变时,a和b也应随之变化,其中初始距离为最佳测温距离;
首先获取初始距离得到温度测量值T,以一定的步长移动,再获取多个不同位置的温度测量值T',采用两点校准的方法计算不同位置的修正系数a和b;
步骤2:神经网络模型选择及参数设置;
距离补偿校准模型选定为BP神经网络,神经网络训练模型的输入层神经元个数为4,分别为a、b、d、T';隐藏层神经元个数为4;输出层神经元个数为1,为T;BP神经网络的隐藏层采用sigmoid型传递函数,输出层的神经元采用线性传递函数;
步骤3:距离补偿模型训练;
根据步骤1得到的a、b、d、T'和T对BP神经网络进行训练;
如果神经网络训练过程中的网络均方误差大于预先设定的目标误差,那么神经网络继续训练,否则停止训练,将此时BP神经网络的权值和阈值数据保存;
所述均方误差ε计算的公式如下:
步骤4:实际测温时,获得距离d和温度测量值,只将获得的距离d和温度测量值输入步骤3训练好的神经网络,得到校正后的温度。
2.如权利要求1所述的一种航空发动机热端部件非接触温度场距离误差校准方法,其特征在于,所述步骤1中的训练数据的获取方法为:
采用黑体炉获取训练数据,黑体炉标定电压作为温度修正值T,测温装置的输出电压作为温度测量值T',然后在标定电压下采集不同距离测温装置的输出电压,计算修正系数,
其中,Tm,Tn表示标定温度,T'm,T'n表示改变相同距离后标定温度为Tm,Tn对应的温度测量值。
3.如权利要求1所述的一种航空发动机热端部件非接触温度场距离误差校准方法,其特征在于,隐藏层采用tansig函数,输出层选择purelin函数。
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