基于神经网络的荧光油膜厚度与灰度研究

在全局摩阻测量中,薄油膜技术可以很好地表征表面摩阻的分布情况。用特定波长的紫外线照射添加了荧光显色分子的不同厚度的油膜,油膜将发出不同的亮度。利用该原理通过检测受激发的荧光油膜灰度值可解算出相应油膜的厚度。本次采用BP神经网络及极限学习机(Extreme learning machine,ELM)神经网络搭建模型完成了荧光油膜厚度与灰度关系的预测,运用Hopfield神经网络完成了相应参数的辨识。实验表明,ELM神经网络模型、BP神经网络模型及插值法模型的预测误差分别为5.150%、5.485%和5.935%。通过Hopfield神经网络辨识,光源功率、光距和曝光系数等影响因素的参数误差率控制在1%左右,达到实际工程运用的要求。与传统插值法相比,通过神经网络可获得更高的精度,为荧光油膜灰度与厚度研究提供了一种可行的方法。

基于Elman的荧光油膜厚度近效测量

为解决荧光油膜灰度与厚度现标定方法(微小高度装置法)存在采集工况复杂、标定周期较长等缺陷,提出了一种新的近效测量方法,该方法只需极少量标定数据,便可达到与现标定方法相近的效果。近效方法利用了Elman动态神经网络对小样本数据进行量程扩展并引入一维插值算法使扩展后的数据项平滑,对解算出的三维荧光油膜厚度数据采用二维插值算法进行二次平滑以求得完整的厚度分布图。经模拟试验结果显示,通过该近效方法进行厚度测量最终可以清晰、准确、定量地显示荧光油膜厚度分布,与目前广泛使用的微小高度装置法相比效果相近,在荧光油膜汇集处(较厚区域)误差最大不超过±2.5μm,在平滑适中及较薄区域误差不超过±2μm,达到荧光油膜厚度工程测量标准,为飞行器全局摩阻测量提供了一种新标定思路,具有一定的实际工程应用意义。