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    基于關(guān)聯(lián)成像的氣缸蓋內(nèi)壁影像檢測(cè)方法研究

    2021-12-10 06:46:28張皓宇楊風(fēng)暴王肖霞
    內(nèi)燃機(jī)工程 2021年6期
    關(guān)鍵詞:熱場(chǎng)單缸氣缸蓋

    張皓宇,楊風(fēng)暴,王肖霞

    (中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,太原 030051)

    0 概述

    氣缸蓋作為內(nèi)燃機(jī)氣缸的核心部件之一,其主要功能是將氣缸密閉形成封閉空間,承受高溫高壓的工作環(huán)境。氣缸蓋上分布有多個(gè)氣門(mén)、噴油孔、螺栓和其他組件,在氣缸非穩(wěn)定工況下氣缸蓋內(nèi)壁極易產(chǎn)生磨損、凹陷、破裂等損壞,這將導(dǎo)致氣缸各部件相互間的協(xié)調(diào)紊亂,影響內(nèi)燃機(jī)氣缸的工作性能[1-3],因此需對(duì)氣缸蓋內(nèi)壁的狀況進(jìn)行檢測(cè)。目前常規(guī)的氣缸蓋內(nèi)壁檢測(cè)方法需將氣缸拆卸進(jìn)行水壓、氣壓及目視等專(zhuān)項(xiàng)檢測(cè)再重新組裝調(diào)試,存在檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、耗費(fèi)人力多、成本消耗較大等缺陷[4-5];而借助計(jì)算機(jī)模擬軟件對(duì)氣缸蓋進(jìn)行有限元分析,通過(guò)溫度的變化規(guī)律及應(yīng)力應(yīng)變分析預(yù)測(cè)氣缸蓋內(nèi)壁容易出現(xiàn)危險(xiǎn)點(diǎn)的位置,難以直觀體現(xiàn)影響氣缸正常運(yùn)行的主要原因,且建立氣缸蓋模型時(shí)缺乏切實(shí)可靠的邊界條件使得模擬結(jié)果與實(shí)際存在差距[6-12]。綜上所述,需要一種新型的更為直觀的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)氣缸蓋內(nèi)壁的檢測(cè)。

    影像技術(shù)在醫(yī)學(xué)、夜間探測(cè)等領(lǐng)域逐步獲得廣泛的應(yīng)用[13-14]:將影像技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)X光診斷中,可實(shí)現(xiàn)對(duì)人體內(nèi)部器官、組織、腫瘤等的成像,輔助醫(yī)生對(duì)患者進(jìn)行診斷,提高治療方案的準(zhǔn)確性;將紅外檢測(cè)技術(shù)用于夜間行車(chē)探測(cè),通過(guò)紅外熱像儀獲取路面目標(biāo)圖像,識(shí)別行人、車(chē)輛等目標(biāo),可為夜間行車(chē)安全提供保障[15]。如果在氣缸蓋內(nèi)壁的檢測(cè)中引入影像技術(shù),直觀呈現(xiàn)氣缸蓋內(nèi)壁影像,將利于氣缸蓋內(nèi)壁的有效探測(cè)。然而,氣缸蓋內(nèi)壁位于氣缸內(nèi)部,處在高溫高壓的惡劣環(huán)境中,若要獲得相關(guān)圖像信息需將探測(cè)器放入氣缸內(nèi)部,而傳統(tǒng)的影像技術(shù)無(wú)法對(duì)氣缸蓋內(nèi)壁完美呈現(xiàn),因而選擇關(guān)聯(lián)成像。關(guān)聯(lián)成像[16-17]又稱(chēng)鬼成像(ghost imaging, GI),是一種新型的成像方式。其原理與傳統(tǒng)光學(xué)成像不同,目標(biāo)圖像無(wú)需直接獲取,而是由兩部分探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算得到,且探測(cè)過(guò)程與重構(gòu)影像過(guò)程完全獨(dú)立。光場(chǎng)關(guān)聯(lián)成像的探測(cè)過(guò)程收集了不同的光場(chǎng)分布信息及相應(yīng)作用于目標(biāo)后的總光強(qiáng),而重構(gòu)過(guò)程則是通過(guò)光場(chǎng)分布與總光強(qiáng)值關(guān)聯(lián)計(jì)算來(lái)還原出目標(biāo)影像。利用關(guān)聯(lián)成像原理分離熱探測(cè)過(guò)程與影像重構(gòu)過(guò)程,在氣缸蓋上布置傳感器測(cè)點(diǎn),收集內(nèi)壁的熱能量場(chǎng)分布和外壁的總熱量,再通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)重構(gòu)影像,這種方式恰好可以解決傳統(tǒng)影像技術(shù)無(wú)法利用圖像探測(cè)器直接獲得氣缸蓋內(nèi)壁影像的問(wèn)題。

    本文中針對(duì)目前氣缸蓋內(nèi)壁檢測(cè)效率低且難以直觀體現(xiàn)的問(wèn)題,利用關(guān)聯(lián)成像原理來(lái)實(shí)現(xiàn)氣缸蓋內(nèi)壁影像的有效探測(cè)。采用壓縮感知關(guān)聯(lián)成像方法(compressed sensing ghost imaging, CSGI)對(duì)氣缸蓋內(nèi)外壁兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)氣缸蓋內(nèi)壁影像的間接獲取。通過(guò)數(shù)值仿真,利用峰值信噪比及結(jié)構(gòu)相似性等定量評(píng)價(jià)指標(biāo),結(jié)合重構(gòu)影像的直觀性分析驗(yàn)證了關(guān)聯(lián)成像應(yīng)用于氣缸蓋內(nèi)壁影像檢測(cè)的有效性。該方法可針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)高溫高壓環(huán)境中無(wú)法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋等熱負(fù)荷嚴(yán)重的關(guān)鍵部件進(jìn)行直觀分析的問(wèn)題提供一種新的分析手段,利于對(duì)缸蓋內(nèi)壁磨損區(qū)域進(jìn)行有效判定。

    1 結(jié)合氣缸蓋工作規(guī)律的關(guān)聯(lián)成像分析

    內(nèi)燃機(jī)在高溫高壓的工作環(huán)境下,氣缸蓋易在熱應(yīng)力的作用下產(chǎn)生磨損、開(kāi)裂等問(wèn)題。圖1為氣缸蓋底板的熱能傳遞示意圖。在氣缸蓋獲得來(lái)自燃燒室的熱能量后,熱能由底板內(nèi)壁火力面①區(qū)域向外壁②區(qū)域傳播,在這一過(guò)程中,熱能在氣缸蓋內(nèi)主要以熱傳導(dǎo)的方式傳遞[18-19]。

    圖1 氣缸蓋底板的熱能傳遞

    熱傳導(dǎo)過(guò)程遵循導(dǎo)熱基本定律——傅里葉定律,如式(1)所示。

    (1)

    式中,Φ為熱流量;A為傳熱面積;λ為熱導(dǎo)率;T為溫度;x為壁面厚度。

    氣缸蓋內(nèi)壁的熱能量場(chǎng)關(guān)聯(lián)成像[20]與傳統(tǒng)光場(chǎng)的關(guān)聯(lián)成像原理相同,需要通過(guò)氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)分布和氣缸蓋底板外壁總能量值兩部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)成像,如圖2所示。其中,氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)分布記錄的是氣缸運(yùn)行的N個(gè)時(shí)刻缸蓋內(nèi)壁每一點(diǎn)的熱能值,記作Ia(x,y;N);氣缸蓋底板外壁總能量值則是內(nèi)壁熱場(chǎng)與氣缸蓋相互作用后底板外壁對(duì)應(yīng)每個(gè)點(diǎn)透過(guò)的熱能值的疊加值,記作Ib(t)。由于內(nèi)壁影像是由氣缸蓋內(nèi)壁每一點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果疊加而成,那么就需要不斷改變熱場(chǎng)Ia(x,y;N),同時(shí)收集Ib(t),以獲得足夠的數(shù)據(jù)量。最后將收集完成的數(shù)據(jù)信息導(dǎo)入計(jì)算機(jī),通過(guò)關(guān)聯(lián)運(yùn)算重構(gòu)出氣缸蓋內(nèi)壁影像。

    圖2 氣缸蓋熱場(chǎng)關(guān)聯(lián)成像原理圖

    結(jié)合以上分析,將氣缸蓋底板熱透過(guò)系數(shù)函數(shù)用T(x,y)表示,那么熱場(chǎng)與氣缸蓋底板相互作用后的總能量值Ib可表示為式(2)形式。

    (2)

    再通過(guò)外壁總能量值Ib與探測(cè)的內(nèi)壁熱場(chǎng)分布Ia(x,y) 相互關(guān)聯(lián),重建目標(biāo)對(duì)象TGI(x,y)如式(3)所示。

    (3)

    為獲得高質(zhì)量的氣缸蓋內(nèi)壁影像,整個(gè)探測(cè)過(guò)程需獲得多組不同的氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)分布Ia(x,y)及對(duì)應(yīng)的外壁總能量值Ib,所需的數(shù)據(jù)可使用熱電偶在內(nèi)燃機(jī)不同工況下按時(shí)刻連續(xù)收集。結(jié)合文獻(xiàn)[21-22],在氣缸加速工作再到減速工作這一過(guò)程中,通過(guò)氣缸蓋內(nèi)壁不同區(qū)域的溫度場(chǎng)分布計(jì)算氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)分布。缸蓋內(nèi)壁測(cè)點(diǎn)位置如圖3所示。由于氣缸蓋內(nèi)壁溫度分布具有從中心沿徑向遞減的特點(diǎn),以四氣門(mén)氣缸蓋為例,在各氣門(mén)圍繞的中間位置布置測(cè)點(diǎn),其中點(diǎn)1~3為縱向從排氣門(mén)側(cè)向進(jìn)氣門(mén)側(cè)分布的測(cè)點(diǎn),點(diǎn)4~8為進(jìn)排氣門(mén)間橫向分布的測(cè)點(diǎn)。圖4為各測(cè)點(diǎn)的溫度隨時(shí)間的變化曲線。

    圖3 缸蓋內(nèi)壁測(cè)點(diǎn)位置分布

    圖4 缸蓋不同位置測(cè)點(diǎn)的溫度變化曲線

    分析圖4可知,在氣缸由加速工作到減速工作這一過(guò)程中,缸蓋內(nèi)壁溫度隨著時(shí)間的推進(jìn)呈現(xiàn)先上升后下降的連續(xù)變化,最高溫度約為400 ℃。但缸蓋內(nèi)壁各測(cè)點(diǎn)的變化量是不同的,這樣的變化也體現(xiàn)為相應(yīng)氣缸蓋內(nèi)壁各點(diǎn)熱能不同,從而使得每次采集的熱場(chǎng)Ia(x,y)之間具有較大的差異性。本研究正是利用這樣的差異性特征為后續(xù)熱場(chǎng)矩陣的數(shù)據(jù)模擬及關(guān)聯(lián)成像技術(shù)的運(yùn)用提供了基礎(chǔ)條件。

    2 原理和方法

    獲得高質(zhì)量氣缸蓋內(nèi)壁影像的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的采集及關(guān)聯(lián)方法的選擇。數(shù)據(jù)采集的目的是獲取氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)分布及氣缸蓋外壁總能量值,為關(guān)聯(lián)成像提供足夠的計(jì)算數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)方法會(huì)對(duì)關(guān)聯(lián)計(jì)算采用的數(shù)據(jù)量、關(guān)聯(lián)計(jì)算的時(shí)間及最終成像質(zhì)量產(chǎn)生影響。

    2.1 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的采集

    由于氣缸蓋內(nèi)壁分布的熱場(chǎng)可由氣缸蓋內(nèi)壁的溫度分布情況計(jì)算,本研究中利用傳統(tǒng)的熱電偶測(cè)量方式對(duì)氣缸蓋熱場(chǎng)進(jìn)行收集。內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行由 700 r/min 加速至4 000 r/min,在這一過(guò)程中按不同時(shí)刻使用陣列式熱電偶對(duì)氣缸蓋內(nèi)壁進(jìn)行一系列的熱場(chǎng)收集;同時(shí)在氣缸蓋外壁區(qū)域布置貼片式熱敏電阻,將各個(gè)區(qū)域的能量值疊加作為氣缸蓋外壁的總能量值。在使用關(guān)聯(lián)成像對(duì)氣缸蓋影像進(jìn)行計(jì)算獲取時(shí),遵循“內(nèi)壁熱場(chǎng)分布與氣缸蓋底板熱透過(guò)率函數(shù)的乘積等于氣缸蓋外壁總能量值”的原則,將系列的氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)與外壁總能量值一一對(duì)應(yīng)。

    選擇在不同工況下采集數(shù)據(jù)的主要原因?yàn)閮?nèi)燃機(jī)在不同轉(zhuǎn)速、不同功率及不同負(fù)荷的工況下工作時(shí),氣缸蓋內(nèi)壁受到的影響形式不同,會(huì)引起內(nèi)壁熱場(chǎng)的分布變化較大,收集的數(shù)據(jù)組實(shí)現(xiàn)線性關(guān)聯(lián)運(yùn)算時(shí)容易得到更多像素點(diǎn)位置的解,這將明顯提高重構(gòu)影像的質(zhì)量。

    2.2 壓縮感知關(guān)聯(lián)成像法

    采用壓縮感知關(guān)聯(lián)成像法[23]對(duì)探測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算能夠提高氣缸蓋內(nèi)壁重構(gòu)影像的質(zhì)量。作為一種新型的信號(hào)處理方法,壓縮感知理論可在獲取可壓縮信號(hào)的同時(shí)重建稀疏信號(hào),相較于奈奎斯特采樣理論,它通過(guò)開(kāi)發(fā)信號(hào)的稀疏特性用隨機(jī)采樣獲取信號(hào)的離散數(shù)據(jù)樣本,提高數(shù)據(jù)間的不相干性,用較少的采樣次數(shù)通過(guò)非線性重建算法還原出氣缸蓋內(nèi)壁重構(gòu)影像。其關(guān)鍵在于信號(hào)的稀疏結(jié)構(gòu)和不相關(guān)性。該過(guò)程涵蓋稀疏表示、壓縮觀測(cè)和信號(hào)優(yōu)化重構(gòu)3個(gè)部分。

    使用壓縮感知關(guān)聯(lián)成像方法重構(gòu)氣缸蓋內(nèi)壁影像的過(guò)程如圖5所示,分為以下幾個(gè)步驟:(1) 將氣缸蓋底板熱透過(guò)系數(shù)T(x,y)(后文簡(jiǎn)寫(xiě)作T)展開(kāi)為M×1的列向量,在稀疏變換域下表示為式(4)形式。

    圖5 壓縮感知關(guān)聯(lián)成像方法重構(gòu)氣缸蓋內(nèi)壁影像步驟

    T=ΨS

    (4)

    式中,稀疏矩陣Ψ為M×M維的正交完備基矩陣;S為T(mén)在稀疏矩陣Ψ上的系數(shù)矩陣。(2)選取N個(gè)適合的氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)強(qiáng)度分布矩陣Ia(x,y)按行展開(kāi)并組合作為測(cè)量矩陣Φ,確保能最大限度保留信號(hào)T中的信息,大小為N×M(N?M)。那么,氣缸蓋外壁探測(cè)結(jié)果Ib可構(gòu)成一個(gè)N×1的數(shù)據(jù)向量Ib,表示為式(5)形式。

    Ib=ΦT=ΦΨS

    (5)

    (3)通過(guò)壓縮感知測(cè)量矩陣Φ重構(gòu)信號(hào),由Ib來(lái)關(guān)聯(lián)計(jì)算目標(biāo)對(duì)象TCS,即可轉(zhuǎn)為求解最小l1范數(shù)下的最優(yōu)化,滿足式(6)所示條件。

    TCS=argmin‖ΨS‖l1s.t.Ib=ΦT=ΦΨS

    (6)

    根據(jù)正交匹配追蹤(orthogonal matching pursuit, OMP)算法,重構(gòu)出稀疏系數(shù)S的近似解S′后,再由相應(yīng)的正交稀疏基Ψ,通過(guò)公式(6)即可獲得氣缸蓋內(nèi)壁信息T的近似解TCS,完成目標(biāo)的重構(gòu)。

    3 仿真試驗(yàn)分析

    為了驗(yàn)證氣缸蓋內(nèi)壁關(guān)聯(lián)成像技術(shù)的有效性,本研究中選用了3幅128像素×128像素的氣缸蓋模型二值圖,即單缸雙氣門(mén)、單缸四氣門(mén)和雙缸雙氣門(mén)模型圖作為目標(biāo)進(jìn)行試驗(yàn)。仿真中使用的N個(gè)熱場(chǎng)分布矩陣Ia(x,y)是由MATLAB軟件根據(jù)氣缸蓋內(nèi)壁熱場(chǎng)分布規(guī)律區(qū)域性增強(qiáng)后隨機(jī)生成,氣缸蓋外壁探測(cè)結(jié)果Ib則通過(guò)式(5)獲得。對(duì)于氣缸蓋內(nèi)壁區(qū)域的影像圖還原,只需使得像素點(diǎn)的尺寸遠(yuǎn)小于探測(cè)區(qū)域,以保證氣缸蓋內(nèi)壁影像的還原質(zhì)量。這里為了客觀地評(píng)估重構(gòu)的氣缸蓋內(nèi)壁影像的質(zhì)量,引入峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性(structural similarity, SSIM)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行定量分析,計(jì)算方法如式(7)和式(8)所示。

    (7)

    (8)

    (9)

    式中,IMSE為原始圖像與重構(gòu)圖像的均方誤差(mean square error, MSE);f(x,y)與f′(x,y)為相同位置對(duì)應(yīng)的第(i,j)個(gè)像素點(diǎn)的原圖和重構(gòu)影像;M=n×m,為總像素點(diǎn)個(gè)數(shù);T表示原圖像信息;T′表示重構(gòu)影像信息;μT、μT′為T(mén)、T′的平均值;σT、σT′為T(mén)、T′的方差;σTT′為T(mén)、T′的協(xié)方差;c1、c2為常數(shù),是為了避免分母為0而維持穩(wěn)定。

    圖6~圖8為單缸雙氣門(mén)、單缸四氣門(mén)和雙缸雙氣門(mén)氣缸蓋的二值模型圖及不同采樣次數(shù)下的重構(gòu)影像圖。從圖中可以直觀看出,重構(gòu)出的氣缸蓋內(nèi)壁影像可將氣缸蓋內(nèi)壁上進(jìn)排氣門(mén)口、噴油孔、圓環(huán)凹槽及各受熱區(qū)域完整呈現(xiàn),且隨著關(guān)聯(lián)計(jì)算采樣次數(shù)的逐漸增加,氣缸蓋內(nèi)壁影像的清晰度也迅速提高。這是由于在達(dá)到全采樣前,每一次采樣數(shù)據(jù)都可能會(huì)為氣缸蓋內(nèi)壁影像的重構(gòu)補(bǔ)充有效信息,而隨關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果的不斷完善即圖片像素點(diǎn)數(shù)據(jù)的不斷補(bǔ)充,重構(gòu)圖像也將越來(lái)越接近實(shí)際圖像。但關(guān)聯(lián)計(jì)算采樣次數(shù)增多的同時(shí)也增加了對(duì)大量的冗余信息的處理,會(huì)使計(jì)算時(shí)間大大延長(zhǎng)。試驗(yàn)結(jié)果表明,4組采樣次數(shù)下3種氣缸蓋模型圖的重構(gòu)時(shí)間分別為143.4 s、263.8 s、379.7 s、509.9 s。根據(jù)以上分析,關(guān)聯(lián)成像的重構(gòu)時(shí)間受到原模型圖像素尺寸大小及關(guān)聯(lián)計(jì)算采樣次數(shù)的影響而與氣缸蓋類(lèi)型無(wú)關(guān),因此在實(shí)際試驗(yàn)時(shí)可選擇合適的采樣率以減少關(guān)聯(lián)計(jì)算消耗的時(shí)間。

    圖6 單缸雙氣門(mén)模型圖及不同采樣次數(shù)下的重構(gòu)影像圖

    圖7 單缸四氣門(mén)模型圖及不同采樣次數(shù)下的重構(gòu)影像圖

    圖8 雙缸雙氣門(mén)模型圖及不同采樣次數(shù)下的重構(gòu)影像圖

    為了更好地體現(xiàn)方案的有效性,圖9給出了在不同采樣次數(shù)下氣缸蓋內(nèi)壁影像的PSNR和SSIM兩個(gè)指標(biāo)的曲線圖。峰值信噪比PSNR的大小可判斷重構(gòu)圖像的失真程度,結(jié)構(gòu)相似性SSIM指標(biāo)則定量地從數(shù)值上評(píng)判重構(gòu)圖像恢復(fù)的質(zhì)量。由圖 9(a) 可知,在采樣次數(shù)達(dá)到4 000后,單缸雙氣門(mén)與單缸四氣門(mén)重構(gòu)影像的PSNR在62 dB左右,雙缸雙氣門(mén)的PSNR則達(dá)到65 dB以上,且隨著采樣次數(shù)增加逐漸升高,PSNR數(shù)值升高,這代表著重構(gòu)圖像的失真越來(lái)越小。再對(duì)圖9(b)中SSIM變化曲線進(jìn)行分析,采樣次數(shù)低于4 000次時(shí),關(guān)聯(lián)計(jì)算獲得的有效數(shù)據(jù)較多,結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)迅速上升,在采樣次數(shù)到達(dá)10 000次后,各像素點(diǎn)數(shù)據(jù)逐步完善,冗余信息較多,重構(gòu)影像質(zhì)量提升緩慢并趨于平衡。綜合兩項(xiàng)性能指標(biāo)曲線圖分析,隨著采樣次數(shù)的增加,重構(gòu)圖像的PSNR和SSIM都隨之提升,且采樣次數(shù)達(dá)到8 000次后,PSNR最高可達(dá)66 dB且SSIM的值也都在0.4以上,利于氣缸蓋影像的高質(zhì)量重構(gòu)。結(jié)合圖6~圖9進(jìn)行分析,單缸雙氣門(mén)和單缸四氣門(mén)氣缸蓋的SSIM性能指標(biāo)高于雙缸雙氣門(mén),重構(gòu)影像中雙缸雙氣門(mén)少部分區(qū)域?qū)?xì)節(jié)的顯現(xiàn)不夠完美。這是由于重構(gòu)影像圖質(zhì)量受到原圖尺寸大小、像素點(diǎn)個(gè)數(shù)及有效識(shí)別區(qū)域復(fù)雜程度的綜合限制,壓縮感知關(guān)聯(lián)成像法未能對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)精確恢復(fù),但總體效果仍比較理想。若使用更高像素的氣缸蓋模型圖并采集足夠多的試驗(yàn)數(shù)據(jù),那么還原的氣缸蓋內(nèi)壁影像將更清晰,同時(shí)選擇更優(yōu)化的關(guān)聯(lián)成像方法也會(huì)提升重構(gòu)影像質(zhì)量。

    圖9 不同采樣次數(shù)下氣缸蓋內(nèi)壁重建影像的性能指標(biāo)曲線

    氣缸蓋常見(jiàn)的損傷主要有變形、開(kāi)裂及腐蝕,而對(duì)氣缸蓋內(nèi)壁影像磨損區(qū)域進(jìn)行分析時(shí),主要考慮火力面的凹陷、裂紋和凸起損傷。在出現(xiàn)這些問(wèn)題時(shí),氣缸蓋底板上的熱能傳遞距離、溫度梯度、導(dǎo)熱系數(shù)等參數(shù)變化使得對(duì)應(yīng)位置點(diǎn)的熱透過(guò)系數(shù)T(x,y) 發(fā)生改變,這也將直接顯現(xiàn)為磨損區(qū)域的重構(gòu)影像變化。

    為了通過(guò)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證缸蓋磨損區(qū)域的評(píng)估的有效性,將各類(lèi)氣缸蓋模型圖作缺陷處理,再對(duì)其進(jìn)行模擬分析以驗(yàn)證實(shí)際成像效果。圖10、圖11分別為單缸雙氣門(mén)和單缸四氣門(mén)氣缸蓋處理后的原模型圖及采樣次數(shù)為4 000次、8 000次、12 000次、16 000次的重構(gòu)影像圖,對(duì)應(yīng)的相同采樣次數(shù)下各組的重構(gòu)時(shí)間平均為141.2 s、264.5 s、381.3 s、511.8 s。由于重構(gòu)影像圖是通過(guò)關(guān)聯(lián)成像法求解計(jì)算出各像素點(diǎn)位置的數(shù)據(jù)并疊加還原得到的,那么為使磨損區(qū)域影像能夠清晰顯現(xiàn),則要求構(gòu)成氣缸蓋內(nèi)壁區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)足夠多,氣缸蓋內(nèi)壁模型圖的像素尺寸就不能太小。根據(jù)圖10、圖11各組仿真試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,單缸雙氣門(mén)氣缸蓋進(jìn)排氣門(mén)間出現(xiàn)細(xì)小裂紋時(shí)的情況,4種采樣次數(shù)下的SSIM指標(biāo)分別為0.366、0.396、0.413、0.424;單缸四氣門(mén)氣缸蓋表面出現(xiàn)氣泡等凸起或凹陷情況,4種采樣次數(shù)下的SSIM指標(biāo)分別為0.375、0.408、0.417、0.436。從重構(gòu)影像圖來(lái)看,可以清晰分辨氣缸蓋內(nèi)壁的缺陷區(qū)域的位置和尺寸信息,為氣缸蓋內(nèi)壁具體缺陷類(lèi)型的判定提供了重要的依據(jù)。

    圖10 單缸雙氣門(mén)氣缸蓋磨損情況下的原模型圖及重構(gòu)影像圖

    圖11 單缸四氣門(mén)氣缸蓋磨損情況下的原模型圖及重構(gòu)影像圖

    4 結(jié)論

    (1) 基于關(guān)聯(lián)成像的氣缸蓋內(nèi)壁檢測(cè)方法能夠在氣缸運(yùn)行過(guò)程中對(duì)氣缸蓋進(jìn)行檢測(cè),能直接呈現(xiàn)氣缸蓋內(nèi)壁影像,直觀性強(qiáng),利于氣缸蓋火力面的檢測(cè)分析。

    (2) 對(duì)3種類(lèi)型氣缸蓋重構(gòu)影像的仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,相應(yīng)的PSNR和SSIM指標(biāo)可達(dá)66.79 dB、0.427。結(jié)合存在缺陷區(qū)域的氣缸蓋重構(gòu)影像分析,關(guān)聯(lián)成像法仍能清晰地顯現(xiàn)內(nèi)壁影像并能準(zhǔn)確辨識(shí)缺陷區(qū)域信息。

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