连杆衬套贴合度检测方法技术

本申请涉及一种连杆衬套贴合度检测方法

【技术实现步骤摘要】
连杆衬套贴合度检测方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及连杆衬套贴合度检测领域，尤其涉及一种连杆衬套贴合度检测方法
、
相应的装置
、
电子设备及计算机可读存储介质
。

技术介绍

[0002]连轩是发动机的关键零部件，工作中承受着很高的周期性载荷，其受力非常复杂，其质量的好坏直接影响到发动机的性能和寿命，因此对连杆的质量要求也越来越高
。
其中衬套与连杆孔的配合情况对连杆的使用性能有着重要的影响，特别是当连杆衬套与孔的配合之间存在间隙时，会严重影响连杆的使用
。
衬套与对应的座孔装配多采用过盈配合，通过相互间的过盈贴合产生的压强联接在一起
。
衬套与连杆之间的配合受过盈量
、
制造精度和装配精度等多重影响，很难形成完整的相互接触和贴合的装配面
。
如果装配面的贴合率较低，过盈贴合产生的压强也相对较小，则会发生相互转动或者脱落，严重情况下发生安全事故
。
[0003]传统的检测连杆衬套贴合度检测的方式主要是采用破坏性的抽检方式
。
比如：将外壁涂抹红丹粉的衬套按正常装配方法压入连杆小头孔内，然后再压出，贴合处红丹粉会剥落，再用透明胶带拓印衬套外圆表面痕迹，粘贴在预制的网格纸内，即可判断出贴合面积
。
传统的连杆衬套贴合度检测方式存在破坏工件，浪费资源；只能进行抽样检测导致可靠性低；通过人工操作导致检测效率以及检测准确率低等问题
。
>[0004]综上，适应现有技术中对于连杆衬套贴合度的检测存在破坏工件，浪费资源
、
只能进行抽样检测导致可靠性低
、
通过人工操作导致检测效率以及检测准确率低等问题，本申请人出于解决该问题的考虑做出相应的探索
。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于解决上述问题而提供一种连杆衬套贴合度检测方法
、
相应的装置
、
电子设备及计算机可读存储介质
。
[0006]为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
[0007]适应本申请的目的之一而提出的一种连杆衬套贴合度检测方法，包括如下步骤：
[0008]响应连杆衬套贴合度检测指令，获取所述待检测连杆衬套中各个检测点相对应的超声波回波信号；
[0009]基于预设的小波变换算法对所述各个检测点相对应的超声波回波信号进行连续小波变换，以确定所述待检测连杆衬套中各个检测点相对应的时频图像；
[0010]将所述各个检测点相对应的时频图像输入至训练好的连杆衬套贴合度检测模型中，检测出所述连杆衬套中的贴合点以及未贴合点，以确定所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量；
[0011]根据所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量确定所述连杆衬套的贴合度，以完成所述连杆衬套的贴合度检测
。
[0012]可选的，构建所述连杆衬套贴合度检测模型的步骤，包括如下步骤：
[0013]响应连杆衬套贴合度检测模型构建指令，获取所述连杆衬套中的贴合状态数据以及未贴合状态数据，基于预设的小波变换算法将所述贴合状态数据以及未贴合状态数据相对应的超声波回波信号进行连续小波变换，将所述贴合状态数据以及未贴合状态数据的一维数据转换为时频图像；
[0014]将所述贴合状态数据以及未贴合状态数据相对应的时频图像分别输入至生成对抗网络中，以确定所述连杆衬套贴合度检测模型中的检测数据集；
[0015]确定所述连杆衬套贴合度检测模型的超参数，将所述检测数据集输入至卷积神经网络进行训练，直至所述连杆衬套贴合度检测模型达到收敛状态，以完成所述连杆衬套贴合度检测模型的训练
。
[0016]可选的，获取所述连杆衬套中的贴合状态数据以及未贴合状态数据的步骤
,
包括如下步骤：
[0017]基于缺陷回波法获取所述连杆衬套中各个检测点相对应的超声波回波信号；
[0018]检测到所述各个检测点相对应的超声波回波信号只有发射脉冲信号和底面回波信号，则将该检测点相对应的超声波回波信号确定为所述连杆衬套中的贴合状态数据；
[0019]检测到所述超声波回波信号在底面回波信号之前还出现一个或多个缺陷波信号，则将该检测点相对应的超声波回波信号确定为所述连杆衬套中的未贴合状态数据
。
[0020]可选的，所述预设的小波变换算法为以及其中，所述
s
为尺度因子；所述
τ
为平移因子；所述
W
f
(a,b)
为小波系数，采用二维阵表示，所述
t
为波长；所述
f(t)
为超声回波反射率，所述
ψ
(s,
τ
)
为小波基函数
。
[0021]可选的，根据所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量确定所述连杆衬套的贴合度，以完成所述连杆衬套的贴合度检测的步骤，包括如下步骤：
[0022]获取所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量；
[0023]根据所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量确定所述连杆衬套的总检测点数量；
[0024]确定所述连杆衬套中的贴合点数量与所述总检测点数量之间的权重，根据所述权重确定所述连杆衬套的贴合度
。
[0025]可选的，所述连杆衬套贴合度检测模型的训练过程，包括如下步骤：
[0026]从预备的训练集中获取单个训练样本及其监督标签，所述训练样本包括存在所述连杆衬套中各个检测点相对应的时频图像，所述监督标签表征所述训练样本中的所述时频图像存在的所述连杆衬套处于贴合状态；
[0027]将所述训练样本输入至所述连杆衬套贴合度检测模型的卷积层提取所述训练样本的时频图像特征信息；
[0028]基于所述连杆衬套贴合度检测模型的分类器对所述时频图像特征信息进行全连接，获得其映射到预设的所述连杆衬套的贴合状态相对应的分类概率；
[0029]基于所述训练样本的监督标签，确定出所述分类概率最大的所述连杆衬套的贴合状态相对应的损失值，在所述损失值未达到预设阈值时，对所述连杆衬套贴合度检测模型实施权重更新，并继续调用其他训练样本实施迭代训练直至模型收敛
。
[0030]可选的，将所述各个检测点相对应的时频图像输入至训练好的连杆衬套贴合度检测模型中，以确定所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量的步骤，包括如下步骤：
[0031]基于训练好的连杆衬套贴合度检测模型中的卷积神经网络提取所述待检测连杆衬套中各个检测点相对应的时频图像特征信息；
[0032]基于训练好的连杆衬套贴合度检测模型中的分类器对所述时频图像特征信息进行全连接，获得其映射到预设的所述连杆衬套的贴合状态相对应的分类概率；
[0033]将所述分类概率最大的所述连杆衬套的贴合状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种连杆衬套贴合度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：响应连杆衬套贴合度检测指令，获取所述待检测连杆衬套中各个检测点相对应的超声波回波信号；基于预设的小波变换算法对所述各个检测点相对应的超声波回波信号进行连续小波变换，以确定所述待检测连杆衬套中各个检测点相对应的时频图像；将所述各个检测点相对应的时频图像输入至训练好的连杆衬套贴合度检测模型中，检测出所述连杆衬套中的贴合点以及未贴合点，以确定所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量；根据所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量确定所述连杆衬套的贴合度，以完成所述连杆衬套的贴合度检测
。2.
根据权利要求1所述的连杆衬套贴合度检测方法，其特征在于，构建所述连杆衬套贴合度检测模型的步骤，包括如下步骤：响应连杆衬套贴合度检测模型构建指令，获取所述连杆衬套中的贴合状态数据以及未贴合状态数据，基于预设的小波变换算法将所述贴合状态数据以及未贴合状态数据相对应的超声波回波信号进行连续小波变换，将所述贴合状态数据以及未贴合状态数据的一维数据转换为时频图像；将所述贴合状态数据以及未贴合状态数据相对应的时频图像分别输入至生成对抗网络中，以确定所述连杆衬套贴合度检测模型中的检测数据集；确定所述连杆衬套贴合度检测模型的超参数，将所述检测数据集输入至卷积神经网络进行训练，直至所述连杆衬套贴合度检测模型达到收敛状态，以完成所述连杆衬套贴合度检测模型的训练
。3.
根据权利要求2所述的连杆衬套贴合度检测方法，其特征在于，获取所述连杆衬套中的贴合状态数据以及未贴合状态数据的步骤
,
包括如下步骤：基于缺陷回波法获取所述连杆衬套中各个检测点相对应的超声波回波信号；检测到所述各个检测点相对应的超声波回波信号只有发射脉冲信号和底面回波信号，则将该检测点相对应的超声波回波信号确定为所述连杆衬套中的贴合状态数据；检测到所述超声波回波信号在底面回波信号之前还出现一个或多个缺陷波信号，则将该检测点相对应的超声波回波信号确定为所述连杆衬套中的未贴合状态数据
。4.
根据权利要求2所述的连杆衬套贴合度检测方法，其特征在于，所述预设的小波变换算法为以及其中，所述
s
为尺度因子；所述
τ
为平移因子；所述
W
f
(a,b)
为小波系数，采用二维阵表示，所述
t
为波长；所述
f(t)
为超声回波反射率，所述
ψ
(s,
τ
)
为小波基函数
。5.
根据权利要求1所述的连杆衬套贴合度检测方法，其特征在于，根据所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量确定所述连杆衬套的贴合度，以完成所述连杆衬套的贴合度检测的步骤，包括如下步骤：获取所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量；根据所述连杆衬套中的贴合点数量以及未贴合点数量确定所述连杆衬套的总检测点
数量；确定所述连杆衬套中的贴...

【专利技术属性】
技术研发人员：王冠，苏泽彬，李通，陈国华，诸杰煜，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：