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1.
对船舶柴油机而言,润滑油常受到冷却液的污染,引起润滑油劣化变质,从而导致其功能失效。冷却液的主要成分是水、乙二醇及少量的防腐蚀、抗穴蚀、消泡沫等添加剂。将拉曼光谱用于检测润滑油被冷却液污染的浓度,是一种针对复杂混合物的拉曼光谱检测问题,单个拉曼峰强度的定量分析方法无法满足浓度的定量检测。为此,将拉曼光谱分析和LSTM神经网络数据挖掘方法应用于检测润滑油冷却液污染的浓度。在实验室条件下,配制了冷却液污染浓度为2%,1.5%,1%,0.5%,0.25%和0%的柴油机润滑油油样,对每个油样取样50次,并进行拉曼光谱分析,共获得300个拉曼光谱数据,随机抽取其中80%的数据作为神经网络训练样本,剩余20%的数据作为测试样本,拉曼光谱样本数据的光谱范围为300~2 000 cm-1;对数据进行预处理,包括采样、拟合、离散点平均梯度估计等;构建训练样本集,将LSTM神经网络和多层全连接层(FC)结合,建立4种不同的神经网络模型结构;得到其在训练集和测试集上的平均误差曲线、测试集上的检测准确率曲线。分析结果表明,FCs,LSTM-FCs-1,LSTM-FCs-2和LSTM-FCs-3等4种神经网络模型,检测准确率分别为96.7%,93.3%,98.3%和83.3%。选取任意1%的波数点,加入幅值随机正负变化1%的噪声之后,4种神经网络模型的检测准确率分别为88.3%,90.0%,96.7%和78.3%。可见,相比于其他3种神经网络结构模型,LSTM-FCs-2模型更适用于进行润滑油冷却液污染的定量估计,加噪后最高准确率仍可以达到96.7%,鲁棒性优于其他三种模型。拉曼光谱结合LSTM网络中的LSTM-FCs-2模型,应用于冷却液污染浓度分别为0.2%和0.4%的实际油样检测,相对误差分别为5.0%和7.5%,结果表明该方法可用于在用润滑油冷却液污染浓度的检测。  相似文献   
2.
船用超声液位传感器的分析与设计   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
明廷锋  贺国  王豪 《应用声学》2011,30(1):53-57
介绍了一种船用某型超声液位传感器的基本结构和工作原理。在对脉冲式超声探头的轴向声压分布特点及其声透射强度分析研究的基础上,给出了该传感器的超声信号发射端与接收端之间距离d和压电晶片保护膜的壁厚δ值的确定方法。最后设计了一套超声液位传感器性能测试实验平台,对上述理论研究结论进行了实验验证。  相似文献   
3.
基于超声波测量技术的颗粒尺寸分布模型的研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出了一种利用单颗粒背向散射信号来进行粒径分布估算的超声波测量技术,系统阐述了其 理论基础及基本工作原理。被测颗粒的散射信号幅度与它在探测区中的位置、颗粒尺寸和形状有关。 通过理论分析,建立了一个可用于描述散射信号幅度概率分布与颗粒系尺寸分布之间关系的数学模 型,对该模型的反演计算便可得到颗粒系的尺寸分布信息。为了避免求解过程中的病态系数矩阵问 题,将模型求解转化成了易于解决的最优化问题。仿真实例结果验证了该技术的可行性。  相似文献   
4.
针对船舶机械润滑油中水分含量的测量问题,研究了基于中红外LED的油液水分含量测量方法。利用峰值发射波长为2 840nm,半高宽为400nm的中红外LED作为发射光源,发射的红外光进入油样,一部分被吸收,剩下的透过油样被红外探测器接收,根据油样对光能的吸光度确定油液中水分含量。实验设计了红外光发射、吸收和探测的装置,采用氟化钙晶片作为窗片,选择截面为圆形的硬质金属线圈作为垫圈以保证精确的油膜厚度,采用探测波长范围为2 500~4 800nm,响应时间为10~20ns的光电二极管作为光强探测器。开发了信号的前置放大和基于单片机的数据采集、储存和通讯系统。通过实验,获得了含水质量分数为0,0.062 5%,0.125%,0.25%,0.375%和0.5%六个油样的吸光度数据,利用最小二乘法对数据进行拟合,得到吸光度和含水量的线性回归方程。对误差进行量化分析,回归方程和数据点的决定系数为0.996。最后,为了检验该测量方法的精确性,用含水量为0.317 5%的油样进行验证,利用实验装置测量吸光度,代入回归方程计算含水量,结果显示通过该方法测得的含水量和实际含水量的相对误差为2.7%,满足工程实际需求,说明该方法能够准确测量油液中的含水量。  相似文献   
5.
FTIR光谱在润滑油污染物定量监测中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
柴油机润滑油在使用过程中,会受到水份、柴油或冷却液等的污染,受高温或燃烧室气体的作用还会产生氧化、硝化、磺化等产物,严重时,这些污染和产物可导致装备的失效。在用润滑油分析能可靠地反映其工作状态,从而确定最佳换油时机和故障源,以避免柴油机在使用过程中产生异常磨损及腐蚀等问题。目前的传统方法,是用卡尔菲休法测定石油产品中水份,气相色谱法测定柴油机油中的柴油稀释剂,因分析时间长和费用高等因素影响其普及应用。傅里叶红外(FTIR)光谱法从分子水平分析润滑油,从而能更有效地监测在用油,由于光谱的复杂性,目前尚不普及。通过在实验室条件下配置多种污染程度的油液样,分别为润滑油含水份百分比浓度为0.11%,0.22%,0.44%和0.88%的油样;润滑油在230 ℃下的氧化时间为299,323,371和395 h的油样;润滑油被柴油稀释的质量百分比浓度为1.5%,3%,6%和12%的油样;润滑油含乙二醇质量百分比浓度为0.1%,0.2%,0.4%和0.8%的油样,包括配置的润滑油油样共计20个。实验采用安捷伦Agilent Cary 630红外光谱仪,使用100 μm厚的液体池,防潮ZeSe型配置的光谱范围为4 000~650 cm-1。分析了所有油样,获得了FTIR光谱图,确定了水、氧化产物、柴油、乙二醇污染所对应的特征波段范围分别为3 150~3 500,1 670~1 800,745~755和1 030~1 100 cm-1;监测参数包括特征波段的实测中心点、左边界、右边界、左基线、右基线等。建立了一种在用润滑油污染物定量分析模型,通过水份、柴油、乙二醇的污染比例和峰面积,在230 ℃下的氧化时间与峰面积分别建立拟合方程,水、柴油、乙二醇含量百分比与对应峰面积的相关系数分别为0.977 9,1.000 0和0.989 5,氧化时间与对应峰面积的相关系数为0.999 6。分析计算预测值与实际值的相对误差可知:水份和乙二醇在含量大于0.2%时,预测的最大相对误差为10%;氧化时间和柴油预测值的最大相对误差为1%。通过按比例稀释,可对在用油进行监测,对3个日常工作的实际油样进行FTIR光谱分析。结果表明:一个油样的水份含量为0.38%,已经超过标准;一个油样的燃油稀释为19%,已经超标;另外一个油样正常。水份超过标准门阈值的油样经卡尔菲休法测量,其相对误差为4.6%。燃油稀释超过标准的油样经黏度测量,其相对值变化同样超过了标准要求,即在判断润滑油是否需要换油方面是一致的。利用FTIR光谱法分析在用润滑油,选定适当的吸收峰,并计算吸收峰的面积,借助于已经建立的拟合公式,可快速可靠地监测在用油的污染种类及程度,该方法可在一定程度上满足工程需要。  相似文献   
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