[發(fā)明專利]一種基于ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)的汽輪機葉片水蝕程度判別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910491190.4
• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN110378870B
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝永慧;孫磊;張哲源;張荻
• 申請（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 王艾華

1.一種基于ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)的汽輪機葉片水蝕程度判別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，采集獲取汽輪機葉片水蝕歷程中每個時刻t的水蝕形貌圖片及失重數(shù)據(jù)，使得水蝕歷程中每個時刻t都對應(yīng)一幅水蝕形貌圖片X_t；將采集獲取的失重數(shù)據(jù)進行擬合，繪制獲得水蝕特性曲線，并確定轉(zhuǎn)捩點時刻t0；根據(jù)水蝕歷程中每個時刻t與轉(zhuǎn)捩點時刻t0的先后關(guān)系，確定每個時刻t的水蝕壽命系數(shù)ζ；將每個時刻的水蝕壽命系數(shù)ζ與該時刻的水蝕形貌圖片X_t對應(yīng)，獲得訓(xùn)練集；

S2，通過步驟S1獲得的訓(xùn)練集訓(xùn)練預(yù)構(gòu)建的ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)，獲得訓(xùn)練好的ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)，用于汽輪機葉片水蝕程度判別；

其中，ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)包括ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收采集的水蝕形貌圖片，提取水蝕圖像特征并降維后輸出；GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的水蝕圖像特征，并分析預(yù)測獲得水蝕壽命系數(shù)；

S3，將待判別的汽輪機葉片水蝕區(qū)域圖片輸入步驟S2獲得的訓(xùn)練好的ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)中，通過訓(xùn)練好的ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)輸出水蝕壽命系數(shù)；根據(jù)獲得的水蝕壽命系數(shù)完成汽輪機葉片水蝕程度判別；

其中，步驟S2中，預(yù)構(gòu)建的ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程具體包括：

首先，將獲得的水蝕形貌圖片傳入ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，通過特征提取器處理，形成包含形貌特征的數(shù)據(jù)；然后，將包含形貌特征的數(shù)據(jù)傳入GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，在GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行迭代學(xué)習(xí)獲得有效特征；

在ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)模型的末端設(shè)置有一個激活函數(shù)，用于作為線性激活函數(shù)的單一神經(jīng)元L來計算GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值，最終全連接層的輸出為水蝕壽命系數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)的汽輪機葉片水蝕程度判別方法，其特征在于，

步驟S1中，采集獲取汽輪機葉片水蝕歷程中每個時刻t的水蝕形貌圖片及失重數(shù)據(jù)的方法包括：通過汽輪機葉片真實水蝕過程采集，或者通過對汽輪機葉片水蝕過程進行加速模擬實驗獲得。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)的汽輪機葉片水蝕程度判別方法，其特征在于，步驟S1中，對汽輪機葉片水蝕過程進行加速模擬實驗具體包括：

基于汽輪機葉片旋轉(zhuǎn)水蝕性能測試平臺，使用局部高速射流循環(huán)撞擊，根據(jù)ASTM-G73標準進行加速水蝕特性測試；

對若干汽輪機葉片試驗件的水蝕過程進行加速實驗?zāi)M，每經(jīng)過預(yù)設(shè)時間間隔拆下試驗件進行水蝕形貌圖片拍攝及失重數(shù)據(jù)采集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)的汽輪機葉片水蝕程度判別方法，其特征在于，步驟S3中，根據(jù)獲得的水蝕壽命系數(shù)完成汽輪機葉片水蝕程度判別的具體步驟包括：

將水蝕歷程中時刻[0,t0]歸一化為[0,1]；當(dāng)獲得的ζ≥1時，則汽輪機葉片已嚴重損壞，剩余使用壽命為0；當(dāng)0＜ζ＜1時，求取對應(yīng)時刻t的汽輪機葉片剩余使用壽命T，計算公式為T＝t×(1-ζ)/ζ。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ResNet-GRU網(wǎng)絡(luò)的汽輪機葉片水蝕程度判別方法，其特征在于，步驟S1中，根據(jù)水蝕歷程中每個時刻t與轉(zhuǎn)捩點時刻t0的先后關(guān)系，確定每個時刻t的水蝕壽命系數(shù)ζ；將每個時刻的水蝕壽命系數(shù)ζ與該時刻的水蝕形貌圖片X_t對應(yīng)，獲得訓(xùn)練集的具體步驟包括：

將水蝕歷程中時刻[0,t0]歸一化為[0,1]；當(dāng)ζ≥1時，為汽輪機葉片已嚴重損壞，剩余使用壽命為0；當(dāng)0＜ζ＜1時，計算獲得對應(yīng)時刻t的汽輪機葉片剩余使用壽命T，計算公式為T＝t×(1-ζ)/ζ；

將每個時刻t的水蝕形貌圖片X_t與該時刻剩余使用壽命進行對應(yīng)，獲得訓(xùn)練集。