Neft qazma maşınlarında istifadə olunan yaş sürtünmə komponentləri güc ötürülməsi zamanı yüksək yükə və təkrarlanan tutma–ayırma dövrlərinə məruz qalır. Səthdə yaranan cızıqlar, plowing grooves, material yığılması və lokal spalling zaman keçdikcə sürtünmə davranışını, transmissiya səmərəliliyini və sistemin etibarlılığını dəyişə bilər. Araşdırılan tədqiqat bu aşınma prosesini yalnız orta kobudluq dəyəri ilə izləmək əvəzinə, səthin üçölçülü mikromorfologiyasını eyni fiziki bölgə üzərindən izləməyi və növbəti səth vəziyyətini süni intellektlə proqnozlaşdırmağı hədəfləyir.

Tədqiqatın birinci mərhələsində UMT-Tribolab qurğusu ilə disk-disk sürtünmə sınaqları aparılmış və səthlər sınaqdan əvvəl və sonra ağ işıq interferometri ilə skan edilmişdir. Nümunənin interferometr altında hər dəfə tam eyni mikroskopik mövqeyə yerləşdirilməsi mümkün olmadığından, Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) istifadə edilərək iki skandakı ortaq mikrobölgə yenidən tapılmışdır. 1000 r/min və 1 MPa nümunəsində 426 oxşar feature pair uyğunlaşdırılmış, bunlardan eyni yerdəyişmə istiqaməti və böyüklüyünə malik 67 cüt dominant uyğunlaşma qrupu yaratmışdır.

İkinci mərhələdə səth hündürlüyü siqnalı Variational Mode Decomposition (VMD) ilə fərqli tezlik xüsusiyyətlərinə malik komponentlərə ayrılmış; VMD-nin mod sayı K və penalty factor α dəyərləri NRBO optimallaşdırma alqoritmi ilə seçilmişdir. Yaranan modal komponentlər daha sonra uzunməsafəli asılılıqları öyrənən Transformer şəbəkəsinə verilmişdir. Mənbə bu birləşdirilmiş model üçün R² = 0,96 və RMSE = 2,69 µm bildirmişdir.

Fırlanma sürəti və təzyiq analizləri hər iki dəyişən artdıqda səthin daha kobud və nizamsız hala gəldiyini göstərir. 250–1000 r/min aralığında Ra 0,81-dən 1,02 µm-ə; 0,2–0,8 MPa aralığında isə 0,68-dən 0,87 µm-ə yüksəlmişdir. Mənbə fırlanma sürətinin xüsusilə kurtosis Sku, təzyiqin isə skewness Ssk üzərində daha nəzərəçarpan təsir göstərdiyini şərh edir.

Niyə eyni mikroskopik səth bölgəsini yenidən tapmaq lazımdır?

Sürtünmə səthinin sınaqdan əvvəl və sonra iki fərqli yerdə ölçülməsi, səth dəyişiminin həqiqi aşınmadan, yoxsa müxtəlif bölgələrin təbii topoqrafik fərqindən qaynaqlandığını ayırd etməyi çətinləşdirir. Buna görə səth morfologiyasının təkamülünü etibarlı qiymətləndirmək üçün eyni fiziki bölgənin yenidən tapılması lazımdır.

Tədqiqatda nümunə əl ilə yenidən yerləşdirildikdə interferometrin əvvəlki mikrobölgəyə avtomatik qayıtmadığı qəbul edilir. Bu mövqe problemi kompüter görməsi ilə həll olunur.

SIFT Eyni Aşınma Bölgəsini Sınaqdan Əvvəl və Sonra Necə Tapır?

SIFT iki mikroskopik səth görüntüsündə miqyas, fırlanma, boz səviyyə və məhdud həndəsi dəyişikliklərə qarşı nisbətən sabit lokal xüsusiyyət nöqtələri çıxarır; iki görüntüdəki descriptor-ları uyğunlaşdırır və eyni böyüklük və istiqamətdə yerdəyişən çoxsaylı feature pair-in yaratdığı dominant displacement klasterindən istifadə edərək ortaq səth bölgəsinin mövqeyini müəyyən edir.

Miqyas məkanı və Gaussian pyramid

SIFT birbaşa tək çözünürlüklü görüntüdə işləmək əvəzinə eyni görüntünün müxtəlif yumşaltma miqyaslarını yaradır:

\[ L(x,y,\sigma)=G(x,y,\sigma)*I(x,y) \]

Burada \(I(x,y)\) orijinal görüntünü, \(G(x,y,\sigma)\) Gaussian nüvəsini, \(\sigma\) isə miqyas parametrini ifadə edir.

Gaussian funksiyası mənbədə:

\[ G(x_i,y_i,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{ -\frac{(x-x_i)^2+(y-y_i)^2}{2\sigma^2} } \]

kimi müəyyən edilir.

Ardıcıl Gaussian görüntülərinin fərqləri alınaraq Difference of Gaussians, yəni DoG pyramid yaradılır. Məkan və miqyas qonşularına görə lokal ekstremum olan nöqtələr feature candidate kimi seçilir.

Subpixel localization

DoG pyramid diskret piksel və miqyas səviyyələrindən ibarət olduğuna görə tapılan ilkin ekstremum həqiqi maksimum/minimumun tam üzərində olmaya bilər. Buna görə mənbə Taylor açılımı ilə subpixel mövqe düzəlişi tətbiq edir.

Aşağı kontrastlı və ya qeyri-sabit nöqtələr çıxarıldıqdan sonra hər key point-ə dominant istiqamət təyin edilir və ətrafındakı gradient quruluşundan 128 ölçülü descriptor yaradılır.

Feature matching

Sınaqdan əvvəl və sonra iki görüntünün descriptor dəstləri Euclidean distance ilə müqayisə edilir. Exhaustive search əvəzinə kd-tree quruluşundan istifadə olunur və hər feature üçün ən yaxın və ikinci ən yaxın candidate müəyyən edilir.

Uyğunlaşdırılmış key point-lərin koordinat fərqləri daha sonra fiziki displacement-ə çevrilir.

Mənbə nümunəsində SIFT nəticəsi

1000 r/min və 1 MPa şəraitində:

• 426 oxşar feature pair tapılmışdır,
• bunların 67-si eyni displacement klasterində toplanmışdır,
• piksel/koordinat fərqi (159, 311) kimi bildirilmişdir,
• x ofseti 0,1542 mm,
• y ofseti 0,357 mm hesablanmışdır.

Bu dominant klasterin göstərdiyi bölgə sınaqdan əvvəl və sonra ortaq skan sahəsi kimi qəbul edilmişdir.

SIFT niyə ORB və Harris + NCC-dən daha sabit hesab edilmişdir?

Mənbə üç üsulu vizual olaraq müqayisə edir. SIFT-in Gaussian/DoG multi-scale quruluşu, dominant orientation təyinatı və gradient əsaslı descriptor-ları miqyas, fırlanma və aşınmanın yaratdığı lokal texture pozuntularında daha çox sabit feature təmin edir.

ORB daha sürətli üsul olsa da FAST corner və BRIEF əsaslı quruluşuna görə mənbə tədqiqatında scale və rotation dəyişikliklərinə qarşı daha məhdud qiymətləndirilmişdir. Harris + NCC isə gray-level correlation-a daha çox bağlıdır və açıq scale invariance təmin etmir.

Lakin tədqiqat bu üç alqoritm üçün ortaq sayısal localization-error və ya precision/recall cədvəli təqdim etmir. Buna görə dəstəklənən nəticə “SIFT vizual müqayisədə daha sabit və zəngin uyğunlaşma istehsal etmişdir” səviyyəsindədir.

Səth morfologiyası necə ölçülür?

Ağ işıq interferometri sürtünmə səthindəki mikrobölgələri avtomatik skan edir. Məlumat əvvəlcə rəqəmsallaşdırılır, səth leveling prosesi tətbiq olunur və müxtəlif skan hissələri birləşdirilərək üçölçülü səth morfologiyası yaradılır.

Hər nümunə üçün:

• çevrə istiqamətində 100,
• radial istiqamətdə 30,
• cəmi 3000 mikrobölgə

skan edilir.

Ra, Ssk və Sku nəyi ölçür?

Ra səth nöqtələrinin istinad müstəvisindən mütləq orta sapmasını ifadə edir:

\[ Ra= \frac{1}{MN} \sum_{j=1}^{M} \sum_{i=1}^{N} |Z_{ji}| \]

Ssk səth hündürlüyü paylanmasının skewness-ini, yəni zirvə–çökəklik asimmetriyasını xarakterizə edir:

\[ Ssk= \frac{1}{S_q^3} \left[ \frac{1}{A} \iint_A z^3(x,y)\,dxdy \right] \]

Sku isə kurtosis-i, yəni paylanmanın kəskin zirvə və dərin çökəklik uclarına nə dərəcədə həssas olduğunu ifadə edir:

\[ Sku= \frac{1}{S_q^4} \left[ \frac{1}{A} \iint_A z^4(x,y)\,dxdy \right] \]

Ra uzunluq ölçüsünə malikdir; Ssk və Sku isə bu təriflərə görə ölçüsüz səth statistikalarıdır.

NRBO-VMD-Transformer Səth Morfologiyasını Necə Proqnozlaşdırır?

Model başlanğıc səth morfologiyasını və iş şəraitini bir mərhələdə birbaşa Transformer-a vermək əvəzinə əvvəlcə VMD ilə siqnalı müxtəlif tezlik komponentlərinə ayırır; NRBO, VMD-nin kritik parametrlərini avtomatik seçir və alınan daha nizamlı modal ardıcıllıqlar Transformer-ın multi-head self-attention qatlarında işlənərək növbəti səth morfologiyası proqnozlaşdırılır.

Transformer qatı

Transformer-ın əsas mexanizmi Query, Key və Value təmsilləridir:

\[ Q=X^TW_Q \]

\[ K=X^TW_K \]

\[ V=X^TW_V \]

Scaled dot-product attention:

\[ Attention(Q,K,V) = softmax \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right)V \]

şəklində işləyir.

Bir neçə attention head eyni ardıcıllığın müxtəlif əlaqələrini paralel olaraq öyrənir:

\[ MultiHead= Concat(Head_1,\ldots,Head_h)W_O \]

Mənbə modeldə 8 attention head və 6 Transformer layer istifadə edilmişdir.

Positional encoding

Attention əməliyyatı ardıcıllığın sırasını özü bilmədiyi üçün sinusoidal positional encoding əlavə olunur:

\[ PE(pos,2i) = \sin \left( \frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}} \right) \]

\[ PE(pos,2i+1) = \cos \left( \frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}} \right) \]

VMD niyə istifadə olunur?

Səth hündürlüyü ardıcıllığı non-stationary və çoxmiqyaslı davranış göstərə bilər. VMD orijinal siqnalı müxtəlif center frequency xüsusiyyətlərinə malik K ədəd Intrinsic Mode Function-a ayırır.

Mod sayı K çox aşağı seçilərsə bəzi xüsusiyyətlər eyni komponentdə qarışa bilər; həddən artıq yüksək seçilərsə lazımsız parçalanma yarana bilər. Penalty factor α isə modal bandwidth-i idarə edir.

NRBO-nun vəzifəsi

NRBO bu tədqiqatda birbaşa səth proqnozu verən şəbəkə deyil. Onun vəzifəsi VMD üçün uyğun:

• mod sayı K,
• penalty factor α

dəyərlərini axtarmaqdır.

Hər candidate parametr cütündə VMD tətbiq olunur və yaranan IMF-lərin orta sample entropy dəyəri fitness kimi hesablanır. NRBO bu dəyəri azaltmağa çalışaraq daha kompakt və aşağı informasiya təkrarına malik decomposition axtarır.

Mənbə hiperparametrləri

Mənbədəki model adı və LSTM qeydi

Məqalə başlığı və abstract modelin adını SIFT-NRBO-VMD-Transformer kimi verir, metod və nəticə bölmələrinin bir çox yerində isə VMD-NRBO-Transformer istifadə olunur. Verianla bu iki ifadəni eyni tədqiqat zəncirinin mənbədə işlədilən iki adlandırması kimi qoruyur.

Bundan əlavə, mətndə Transformer decoder-a bir LSTM layer əlavə edildiyi bildirilir. Buna baxmayaraq Şəkil 5-də, model adında və hiperparametr cədvəlində ayrıca LSTM konfiqurasiyası verilmir. Buna görə LSTM-nin tam memarlıq rolu mənbə mətninin verdiyindən daha detallı şəkildə çıxarılmamışdır.

Model Həqiqi Səth Morfologiyasını Nə Qədər Yaxşı Proqnozlaşdırdı?

50 fərqli iş şəraitindən yaradılan məlumat dəstində %80 təlim–%20 test bölgüsü ilə qiymətləndirilən birləşdirilmiş model R² = 0,96 və RMSE = 2,69 µm əldə etmiş; eksperimental və proqnozlaşdırılan üçölçülü səthlər böyük ölçüdə üst-üstə düşmüş, ən yüksək lokal xətalar isə kəskin asperity və güclü morfologiya qradiyenti bölgələrində müşahidə edilmişdir.

A–C şəraitlərində morfologiya doğrulaması

Mənbə Cədvəl 1-dəki A, B və C şəraitlərini ayrıca doğrulama nümunələri kimi göstərir. Hər şəraitdə:

• həqiqi 3D səth,
• model proqnozu,
• absolute-error səthi

yanaşı təqdim olunur.

Xəta xəritələrində genişmiqyaslı sistematik sapmadan daha çox lokal xətalar müşahidə edilmişdir. Mənbə bu sahələri asperity deformation, plowing, material transfer, lokal spalling və təsadüfi səth dəyişiklikləri ilə əlaqələndirir.

On modelin müqayisəsi

Bu müqayisə yalnız bu məlumat dəsti və mənbədə istifadə olunan tətbiq/hyperparameter şərtləri üçün keçərlidir. Modelin hər triboloji sistemdə bütün alternativlərdən üstün olduğu nəticəsi çıxarıla bilməz.

Ablation tədqiqatı

Mənbə bu nəticələri VMD-nin non-stationary siqnalı daha ayrıla bilən komponentlərə çevirməsi, NRBO-nun VMD parametrlərinin əl ilə seçilməsi ehtiyacını azaltması və Transformer-ın uzunməsafəli əlaqələri modelləşdirməsi ilə izah edir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Sürtünmə və aşınma sınaq qurğusu

Sınaqlar UMT-Tribolab tribometer üzərində disk-on-disk konfiqurasiyasında aparılmışdır. Sistem:

• 0–5000 r/min tənzimlənə bilən sürət,
• 0–2 MPa yük aralığı,
• ±4 °C temperatur nəzarəti dəqiqliyi

təmin edir.

Normal yük DFH-200 təzyiq sensoru ilə real vaxtda ölçülmüşdür.

Nümunələr

Friction disk mis əsaslı powder-metallurgy materialdan; mating disk isə 65 Mn poladdan hazırlanmışdır.

Friction disk həndəsəsi:

• daxili diametr: 22 mm,
• xarici diametr: 40,6 mm.

Müqayisəliliyi təmin etmək üçün nümunələr eyni istehsal partiyasından seçilmiş və ilkin emal keyfiyyəti ilə səth kobudluğunun oxşar olduğu bildirilmişdir.

Seçilmiş sınaq şərtləri

Mənbə cədvəlində E və F eyni dəyərlərlə göstərilir. Buna qarşılıq sonrakı pressure-analysis bölməsində 0,2, 0,4, 0,6 və 0,8 MPa istifadə olunur. Buna görə 0,6 MPa-nın cədvəldəki mümkün qarşılığı mənbədə aydın deyil.

Fırlanma sürətinin təsiri

0,2 MPa, 5 dəqiqə və 25 °C şəraitində sürət 250, 500, 750 və 1000 r/min olaraq dəyişdirilmişdir.

Mənbənin fiziki şərhi budur ki, artan sürət lubricant film-də shear thinning və lokal rupture yaradır; hidrodinamik yağlamadan mixed/boundary lubrication-a keçidi asanlaşdırır; frictional heating, metal–metal contact, plowing, adhesive tearing, fatigue spalling və vibration təsirlərini artırır.

Sku-nun sürətlə daha nəzərəçarpan dəyişməsi mənbəyə görə daha çox extreme peak və deep valley yaranması ilə əlaqələndirilir.

Təzyiqin təsiri

250 r/min, 5 dəqiqə və 25 °C-də təzyiq 0,2, 0,4, 0,6 və 0,8 MPa olaraq analiz edilmişdir.

Təzyiq artdıqca həqiqi təmas bölgələrində asperity deformation, lateral extrusion, material pile-up, abrasive wear, frictional heat və material transfer intensivləşir.

Mənbə Ssk-nin təzyiqə daha həssas olmasını səth hündürlüyü paylanmasının getdikcə peak-dominated hala gəlməsi ilə əlaqələndirir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• SIFT sınaqdan əvvəl və sonra eyni mikrobölgənin vizual olaraq yenidən tapılmasında istifadə edilə bilər.
• 1000 r/min və 1 MPa nümunəsində 426 feature pair içindən 67 cüt ardıcıl displacement klasteri yaratmışdır.
• VMD-NRBO-Transformer modeli mənbə məlumat dəstində R² = 0,96 və RMSE = 2,69 µm əldə etmişdir.
• Təklif olunan model mənbədə müqayisə edilən doqquz alternativ modelə nisbətən daha aşağı RMSE və daha yüksək R² göstərmişdir.
• VMD, NRBO və Transformer-ın çıxarıldığı ablation versiyalarında performans azalır.
• Fırlanma sürəti artdıqca səth kobudluğu və extreme morphology xüsusiyyətləri artır.
• Təzyiq artdıqca səth kobudluğu, plastik deformasiya və zirvə-dominant morfologiya artır.
• Mənbə nəticələrində fırlanma sürətinin Sku, təzyiqin isə Ssk üzərində daha nəzərəçarpan təsiri olduğu bildirilir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Modelin real vaxtlı gömülü qazma maşınında işlədiyi göstərilməmişdir.
• Tədqiqat hələ sahədəki bütün yaş mufta sistemləri üçün universal nasazlıq həddi müəyyən etmir.
• SIFT-in ORB və Harris + NCC-yə nisbətən neçə faiz daha dəqiq olduğu sayısal localization-error ilə göstərilməmişdir.
• 50 iş şəraitindən kənar şərtlərə eyni dəqiqliklə ümumiləşdirmə zəmanət verilmir.
• R² = 0,96 hər lokal asperity nöqtəsinin eyni dəqiqliklə proqnozlaşdırıldığı mənasına gəlmir.
• Model birbaşa qalan xidmət müddəti və ya failure probability istehsal etmir.
• Surface morphology proqnozu ilə real maşın nasazlığının baş verəcəyi vaxt eyni çıxış deyil.

Mənbədaxili hesabat məhdudiyyətləri

Məqalənin elmi şərhində üç məqam xüsusilə qorunmalıdır.

Birincisi: Model adı NRBO-VMD-Transformer və VMD-NRBO-Transformer kimi iki fərqli ardıcıllıqla işlədilir.

İkincisi: Pressure experiment cədvəlində 0,6 MPa şərtinin açıq qarşılığı görünmür.

Üçüncüsü: Conclusion mətnində Ssk və Sku rəqəmlərinin yanında µm istifadə edilmişdir; lakin məqalənin öz riyazi təriflərində bu iki parametr normallaşdırılmış, ölçüsüz statistik göstəricilərdir.

Bu fərqlər Verianla tərəfindən mənbədən kənar fərziyyələrlə düzəldilməmişdir.

Gələcək tədqiqat

Müəlliflər növbəti mərhələdə modelin lightweight deployment və embedded implementation versiyalarını inkişaf etdirməyi, bununla səth morfologiyası və aşınma vəziyyətinin praktik sistemlərdə daha real vaxtlı proqnozlaşdırılmasını hədəfləyirlər.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: SIFT-NRBO-VMD-Transformer: A Vision-Based Data-Driven Interface Morphology Prediction Framework for Intelligent Wear Diagnosis of Wet Friction Components

Müəlliflər: Yue Zhao; Yingli Li; Fangwei Luo; Xi Chen; Hongqiao Yan; Molin Su.

Qurumlar: CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology; Key Laboratory of Oil & Gas Storage and Transportation Safety Risk Prevention, Ministry of Emergency Management, Beijing, China.

Corresponding author: Yue Zhao.

Jurnal: Machines.

Nəşriyyat: MDPI.

Cild / nömrə / məqalə: 14(6), 687.

DOI: 10.3390/machines14060687.

Göndərilmə: 26 Aprel 2026.

Reviziya: 6 İyun 2026.

Qəbul: 9 İyun 2026.

Nəşr: 14 İyun 2026.

Mənbə növü: Resenziyalı tədqiqat məqaləsi.

Lisenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Maliyyələşdirmə: CNPC Youth Science and Technology Special Project, grant no. 2024DQ03211.

Məlumatların əlçatanlığı: Tədqiqat məlumatlarının məxfilik məhdudiyyətləri səbəbindən corresponding author-dan sorğu əsasında əldə edilə biləcəyi bildirilmişdir.

Maraqlar toqquşması / institusional bağlılıq: Bütün müəlliflər CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology əməkdaşlarıdır. Tədqiqat CNPC tərəfindən maliyyələşdirilmişdir. Müəlliflər maliyyələşdirənin tədqiqat dizaynı, məlumat toplama, analiz, şərh, məqalənin yazılması və ya nəşr qərarında rol oynamadığını bildirirlər.

Metod: UMT-Tribolab disk-on-disk aşınma sınağı; white-light interferometry; 3000 mikrobölgəlik səth skanı; SIFT feature matching; VMD; NRBO parameter optimization; Transformer sequence prediction; doqquz model müqayisəsi və ablation analizi.

Əsas doğrulama nəticəsi: Birləşdirilmiş model mənbə məlumat dəstində R² = 0,96 və RMSE = 2,69 µm təmin etmişdir.

Əsas eksperimental morfologiya nəticəsi: Həm rotational speed, həm də pressure yüksəldikdə Ra, Ssk və Sku artır; mənbə fırlanma sürətini Sku-ya, təzyiqi isə Ssk-yə daha həssas amil kimi şərh edir.

Əsas məhdudiyyət: Tədqiqat laboratoriya əsaslıdır və real vaxtlı gömülü sahə tətbiqini hələ doğrulamır. Bundan əlavə, model adlandırılması, 0,6 MPa sınaq şəraitinin cədvəldəki qarşılığı və Ssk/Sku vahidləndirilməsi baxımından mənbədaxili hesabat fərqləri mövcuddur.