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基于機器學習的EST圖像重建算法研究

發(fā)布時間:2024-07-11 01:43
  靜電層析成像(Electrostatic Tomography,簡稱EST)具有實時性高、可視化、成本低、無輻射等優(yōu)勢,可為滑油磨粒在線監(jiān)測提供一種新型手段。但EST技術被動感應機理獲取的有效信息量較少,使其逆問題的欠定性更加嚴重,無法準確得到異常大電荷顆粒的數量和位置信息。本文將機器學習算法應用于EST圖像重建,利用機器學習算法建立測量電荷值和理論電荷分布之間的關系并進行學習,實現圖像重建。主要工作如下:1.針對EST逆問題的欠定性,提出基于BP神經網絡的EST圖像重建算法。在對BP神經網絡前向傳播和反向傳播介紹的基礎上,研究將二維橫截面內電荷顆粒位置分布提取的大量數據作為BP神經網絡的樣本集,建立并訓練應用于EST圖像重建的BP神經網絡模型,最后驗證了BP神經網絡算法的有效性。2.由于CNN網絡具有強大的非線性映射能力,提出基于CNN網絡的EST圖像重建算法。探究針對EST圖像重建的CNN網絡結構及反向傳播權值和閾值的修正機制,將利用Landweber算法處理后的數據矩陣作為CNN網絡的輸入,理論電荷分布矩陣作為期望輸出訓練CNN網絡模型。將利用CNN網絡重建得到的圖像與LBP算法...

【文章頁數】:77 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1油液磨粒在線靜電監(jiān)測實驗平臺航空發(fā)動機滑油磨粒檢測本質上就屬于多相流檢測問題

圖1-1油液磨粒在線靜電監(jiān)測實驗平臺航空發(fā)動機滑油磨粒檢測本質上就屬于多相流檢測問題

中國民航大學碩士學位論文21-1所示的實驗平臺,對滑油磨粒的靜電在線監(jiān)測進行了驗證[8]。圖1-1油液磨粒在線靜電監(jiān)測實驗平臺航空發(fā)動機滑油磨粒檢測本質上就屬于多相流檢測問題。當系統中帶電顆粒的電荷水平急劇增加時,表明系統出現故障,零部件發(fā)生磨損產生了異常顆粒[9]。一般認為,在....


圖2-4成像網絡剖分從成像區(qū)域網格劃分圖可以看出,求解正方形內切圓內的離散網格處的像素值大小

圖2-4成像網絡剖分從成像區(qū)域網格劃分圖可以看出,求解正方形內切圓內的離散網格處的像素值大小

中國民航大學碩士學位論文15如圖2-4所示。管道圓形區(qū)域盡可能的將成像正方形區(qū)域都包含進去,實際得到的管道內像素單元數為317個。在規(guī)定的坐標系中,對剖分的像素單元標號,圖像重建時就可以用像素單元的灰度值反演出該區(qū)域的分布信息。圖2-4成像網絡剖分從成像區(qū)域網格劃分圖可以看出,求....


圖3-2EST傳感器3D仿真模型

圖3-2EST傳感器3D仿真模型

中國民航大學碩士學位論文28圖3-6sigmoid激活函數圖像3.3.3基于BP神經網絡的EST圖像重建具體步驟在研究了BP神經網絡理論的基礎上,本章提出了基于BP神經網絡的EST圖像重建算法,實現了EST的圖像重建。BP神經網絡實現EST圖像重建的具體步驟為:1)獲取訓練樣本集....


圖3-6sigmoid激活函數圖像

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中國民航大學碩士學位論文28圖3-6sigmoid激活函數圖像3.3.3基于BP神經網絡的EST圖像重建具體步驟在研究了BP神經網絡理論的基礎上,本章提出了基于BP神經網絡的EST圖像重建算法,實現了EST的圖像重建。BP神經網絡實現EST圖像重建的具體步驟為:1)獲取訓練樣本集....



本文編號:4005056

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