基于降维算法从少量测量数据中重构温度场

由于测量环境及测量技术的制约,工业中温度信息的获取主要依据少量测点数据,难以得到被测对象完整温度信息。计算方法可以获得被测对象完整温度信息,但计算量大,信息再现实时性差。为了解决这个问题,实现快速、有效、准确的实时温度分布测量,提出一种基于Gappy POD低维表示的温度分布降维重建算法,从少量局部温度测量数据准确中重建温度场,并分析采用上述算法进行温度场重构时POD基个数、测点数量和测点位置对其的影响。通过双峰温度场模型重建结果和误差分析表明,重建误差在1×10;以下,且该算法显著地减少了测量传感器的数量,降低了温度分布测量的复杂性与测量成本,为工业测量中数据缺失提供新的解决思路。

基于声学层析成像的温度场和流速场重构

为有效重构三维管道内液体的温度场和流速场,提出了一种超声飞渡时间计算表征,并基于此求解温度场和流速场反演模型。同时考虑温度梯度导致的声线弯曲效应,采用正四面体前向展开法,追踪超声弯曲路径;开展“华龙一号”反应堆主管道冷却剂温度场和流速场重构实验。实验结果表明,所提方法能有效重构管道冷却剂温度场和流速场,且考虑弯曲效应能进一步提高重构精度。

基于选择性卷积核CNN的声学温度场重构插值

锅炉温度反应了炉内燃烧情况。精准定位炉内高温区域,对提高燃烧效率,识别故障情况起到重要作用。传统声学温度场重构插值依赖于声波换能器的布置与径向基函数的选择,难以实现高分辨率温度场重构。为了解决该问题,本文设计基于选择性卷积核CNN的温度场重构插值网络(TRIN)对声学温度场重构中的插值问题进行优化,实现了对温度场的高精度插值。为了验证模型的有效性,在仿真温度场数据集和锅炉厂实测数据上开展实验,取得了良好的结果。

基于双向多步预测的炉管温度场重构方法

针对高温封闭的乙烯裂解环境下裂解炉炉管温度感知难的问题,提出一种融合机理和长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的裂解炉炉管表面温度场重构方法。该方法首先基于计算流体力学仿真平台fluent构建乙烯裂解反应机理模型,用来描述裂解反应与炉管温度的数学关系,然后利用工业现场数据对机理模型进行数值矫正和过程参数求解,进一步基于皮尔逊相关系数确定适用性强的主要过程参数,在此基础上,设计卷积块注意力模块(Convolu tional Block Attention Module,CBAM)对反映裂解反应与炉管温度关系的主要过程参数的特征进行提取,最后基于遗传算法和LSTM网络设计双向多步预测模型(GA-BMLSTM)对炉管温度分布进行预测。实验结果表明该方法对炉管温度场的重构有较高的准确率和较强的适用性。

基于改进MRF-KFCM有效区域分割的储能系统三维温度场重构方法

储能系统是微电网的核心组成部分,其热管理对于微电网的安全与稳定具有重要意义。相对于表面温度,电池堆内部温度场更有意义,针对红外热像仪无法监测电池堆内部温度场的问题,提出一种基于表面温度场与虚拟热源的三维温度场重构方法。通过分割算法将有效区域分离,利用定标将其映射为表面温度场,进而初步重构三维温度场,然后以虚拟热源对立体子单元温度进行修正。为了避免电池堆红外图像有效区域分割不准确对三维重构造成的影响,对马尔可夫随机场约束下的模糊核C均值聚类(MRF-KFCM)算法进行改进,通过Otsu算法在可见光图像中初步获得有效区域,赋予像元以不同的目标信息权重进行聚类,最后经配准得到电池堆在红外图像中的准确位置。实验结果表明,该方法能够反映电池堆内部温度变化趋势和局部差异,精度满足实际应用需求。

高炉回旋区燃烧火焰三维温度场重构

建立了煤粉及焦炭燃烧火焰光束在回旋区内部的传输过程模型,提出了基于直吹管窥视孔方向CCD靶面热流分布的辐射传热方程(RTE)的蒙特卡洛(Monte Carlo)求解方法,分析影响回旋区三维温度场重建的辐射传递因子的影响因素。以及回旋区不同焦炭粒子浓度下回旋区的三维温度场重构问题,为实现回旋区工况的在线监测诊断提供了有效手段。

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%。

钻孔工件移动热边界条件估计及温度场重构

针对钻孔加工过程中工件受热边界条件难以直接准确测量的问题,建立了一种模型预测反演方案,并将该方法用于钻孔工件移动热边界条件的估计。在该方案中,采用阶跃响应系数建立工件温度的非参数化预测模型。利用工件的部分温度测量信息,通过滚动优化实现工件移动热边界条件的反演。文中利用数值仿真试验验证了上述方法的有效性,分析了钻具进给速度、温度测量误差、测点数以及未来时间步数对反演结果的影响,并以测量标准差为0.05℃下反求得到的边界条件为已知信息,重构了工件的瞬态温度场。研究结果表明:本文方案能够有效反演工件的移动热边界条件,且具有一定的抗干扰能力;此外,由于不需要对未来一段时间内移动热边界条件的变化进行假设,使得本文的方案降低了反演结果对于未来时间步数的依赖性。本研究为钻孔工件瞬态温度场的重构提供了一种解决方案。

基于稀疏字典学习的VLSI温度场重构技术

多核处理器等超大规模集成电路芯片通常采用动态热管理技术处理热问题。高精度重构芯片温度场是动态热管理正确运行、保证被测芯片运行性能及工作可靠性的前提条件。基于频域分析的温度场重构技术损失了一部分高频信息,重构精度较低。为了提升温度场重构精度,该文提出了一种基于稀疏字典学习的温度场重构方法。该方法通过字典学习将温度场先验信息稀疏表示,同时设计温度传感器位置分配方案,实现了温度场的重构。实验结果证明了相比基于频域分析的温度场重构方法,所提方案具有更优越的温度场重构性能。

一种关于焦炭塔展开后的二维平面温度场的重构方法

在求解焦炭塔的整体温度场的问题时,对焦炭塔模型进行了结构简化,将焦炭塔展开为二维平面矩形,并通过重构二维矩形面的温度场来得到焦炭塔的整体温度场。文章通过采用的11个温度传感器在焦炭塔上进行布置,并对简化的焦炭塔进行展开,通过找到相邻节点间的温度关系式建立方程组,进而求解出矩形面内的所有的节点温度。所求节点温度即为划分网格后的各个小矩形面的顶点温度。最后,采用形函数内插的方式,得到各个小矩形面内的温度并进行拼接可以得到最终所需要的焦炭塔的二维平面矩形温度场。

感兴趣未知红外波段遥感图像超分辨率反演重构

提出了感兴趣未知波段遥感图像超分辨率反演重构算法。基于已有波段的多光谱图像,根据构建的地物光谱反射率数据库,利用高斯混合聚类算法和相关距离法,对辐射定标和大气校正后的场景光谱反射率图像的物质进行分类与类别判定。基于流形空间约束的图像解混算法得到场景图像的地物分布,据此,反演重构感兴趣未知波段地物光谱反射率图像。基于已有波段的远红外图像,利用温度反演算法与插值算法,反演重构感兴趣未知波段高分辨率地物温度场分布。根据地物光谱反射率信息和地物温度场信息,利用遥感链路成像模型,超分辨率反演重构出感兴趣未知红外波段高分辨率遥感图像。实验结果表明,本文算法能够超分辨率反演重构出感兴趣未知红外波段不同场景的高分辨率遥感图像,重构图像与场景实况图像的相似度很高,提升图像的目标检测识别能力。

基于导热反问题分析的推力轴承瞬态油膜温度监控方法

为了克服在传统的推力轴承油膜温度监控方法中存在的瓦面温度滞后于油膜温度 ,以及最高油膜温度不易确定等缺点 ,提出了基于导热反问题分析和插值算法的油膜瞬态温度场重构方法 .通过重构的温度场 ,不但可以解决由瓦体热容导致的测温滞后问题 ,而且还可以准确确定最高油膜温度值及其出现的位置 .数值验证表明 ,基于导热反问题分析的推力轴承瞬态油膜温度重构方法可用于油膜温度的在线监控 .

基于光纤测温系统的温度时空分布模型及应用

针对混凝土坝温度场仿真分析的局限性及采用离散、零星的电阻式温度计实测温度重构温度场时精度较差的问题,探讨了基于分布式光纤测温方法对混凝土坝施工期温度场进行重构。从场理论出发,应用幂级数的处理方法,并结合施工期大体积混凝土热传导理论,将周期项函数、顺河向和垂直向坐标及指数函数进行组合,建立了施工期大坝温度场时空分布模型。结合西南某在建混凝土坝工程的分布式光纤测温资料,回归确定了所建温度场时空分布模型的系数。实例应用表明,基于分布式光纤测温建立的施工期大坝温度场时空分布模型的拟合精度及中短期预测效果较好,真实反映了大坝混凝土的温度状态。

基于迁移学习和物理约束的温度场重构方法

通过少量离散的测点准确重构完整温度场可以方便快捷地大幅扩充测量数据,在航空航天等领域具有重要意义。本文以三维平板气膜冷却温度场重构问题为例,提出了一种基于迁移学习和物理约束(TL-PINN)的三维温度场重构方法。首先将导热方程加入神经网络损失函数作为约束,并通过其他工况的丰富数据进行预训练,再迁移至目标域内,通过少量测点微调训练得到最终模型。基于数值仿真数据进行模型的训练和测试,结果显示,相比于常规前馈神经网络和物理约束神经网络,TL-PINN具有更低的温度场预测误差和更少的模型训练时间。并且考察了不同可训练层和源工况条件对最终模型温度预测能力的影响,发现仅训练部分隐藏层可节约训练时间,源工况条件对模型的影响较小。

基于分布式光纤测温的施工期混凝土坝温度场神经网络重构

施工期混凝土坝的温度场是复杂的不稳定温度场,显式温度统计模型有时难以合理反映不同温控因素和混凝土坝温度之间的非线性关系.首先从施工期温度影响各因素的理论解析解入手,挖掘并选取施工期混凝土坝温度场的影响因子,以挖掘出的温度影响因子作为输入矢量,实测温度为输出矢量,建立了施工期混凝土坝温度的神经网络隐式时空分布模型.结合西南某在建混凝土坝工程的分布式光纤测温资料,分别建立了显式温度时空分布模型以及神经网络隐式时空分布模型.分析表明,相对于显式温度时空分布模型,建立的神经网络隐式温度时空分布模型重构的温度场精度更高,可准确反映不同时刻施工期混凝土坝的温度状态.

基于遗传算法的温度传感器布置优化

温度场分布信息在工业应用中反映了工业设备的内部运行状态,有助于制定控制策略并确保工业设备运行的安全性。针对钢铁冶炼设备中的链篦机鼓风干燥段温度场检测的局限性,文中提出了一种解决温度传感器布置的最佳位置和数量的方法。采用传热学理论建立了鼓风干燥段数学模型,通过计算流体动力学获得鼓风干燥段理论温度场。设计评价传感器布点位置优劣的目标函数,采用遗传算法进行求解,得到温度传感器布点数量和位置的最优解。采用数值模拟的方式验证该方案的效果,结果显示采用径向基函数重构温度场时,优化后的温度场较优化前平均绝对误差提高了30.90%,模型命中率从99.88%提升到了99.99%。

基于海量光纤测温数据的混凝土坝三维温度场分析系统

结合大型混凝土坝工程应用需求,提出了光纤埋设施工流程、海量测温数据实时获取方法及坝体三维温度场重构理论,研发了混凝土坝三维温度场分析系统,实现了光纤埋设施工记录和施工质量的可控可查,海量光纤测温数据的实时传输、解析及自动处理,实测温度变化过程分析,坝体二维、三维温度场实时在线重构及可视化等功能,并结合在建白鹤滩大坝工程,分析了该系统的应用模式及效果。实践结果表明:该系统可为海量测温数据的高效利用提供分析平台,为全面掌握坝体真实温度分布特征及变化规律提供新的思路,可直接应用于其他混凝土坝工程的温度监测与分析,也可拓展应用于其他工程海量监测数据的管理与分析。

膜式水冷壁时变热边界条件的模型预测反演

基于模型预测控制思想,研究膜式水冷壁向火侧辐射热流密度、水冷壁管内部流体温度和水冷壁管内部对流换热系数的同时反演问题。在该反演方案中,采用阶跃响应函数建立水冷壁温度的预测模型,利用布置于水冷壁背火侧的温度测点,通过滚动优化同时反演膜式水冷壁的多个时变传热边界条件。基于反算获得的时变传热边界条件,求解水冷壁的温度分布控制方程,可以实现水冷壁温度场的在线重构。利用数值仿真试验验证了上述方案的有效性,并讨论了温度测量误差以及未来时间步数对热边界条件反演结果的影响。

一种新型切削温度感知智能刀具研究

面向切削状态监测和加工工艺智能优化对切削温度在线精确感知的需求,利用负温度系数热敏陶瓷的阻温特性和结构陶瓷的高耐磨性,设计了一种基于异种陶瓷复合的新型温度感知刀具,并通过微波烧结技术制造了该智能刀具,最后基于刀具上3个测温点的温度值对刀具切削区温度场进行了重构。该温度感知智能刀具最高感知温度>700℃,响应迅速。在vc=150 m/min、ap=1.0 mm、f=0.075 mm/r干式车削镍基高温合金GH4169时,刀具在25 s达到热平衡,刀具上3个测温点的温度值分别为425℃、204℃和188℃,刀具最高温度出现在前刀面靠近主切削刃位置,最高温度达1579℃,整个刀尖区域的温度不低于1000℃。

Reconstruction of Temperature Field in 3-D, Absorbing, Emitting, and Anisotropically Scattering Medium

The soft measurement technology of flame temperature field is an efficient method to learn the combustion status in furnace. Generally, it reconstructs the temperature field in furnace through the image of flame, which is a process to solve radiative inverse problem. In this paper, the flame of pulverized coal is considered as 3-D, absorbing, emitting, and anisotropically scattering non-gray medium. Through the study on inverse problem of radiative heat transfer, the temperature field in this kind of medium has been reconstructed. The mechanism of 3-D radiative heat transfer in a rectangular media, which is 2 m×3 m× 5 m and full of CO2, N2 and carbon particles, is studied with Monte Carlo method. The 3-D temperature field in this rectangular space is reconstructed and the influence of particles density profile is discussed.