Мунай бургулоочу машиналарда колдонулган нымдуу сүрүлүү компоненттери кубат өткөрүү учурунда жогорку жүккө жана кайталанган кармашуу–ажыроо циклдерине дуушар болот. Бетте пайда болгон чийиктер, plowing grooves, материалдын топтолушу жана локалдык spalling убакыт өткөн сайын сүрүлүү жүрүм-турумун, трансмиссиянын натыйжалуулугун жана системанын ишенимдүүлүгүн өзгөртүшү мүмкүн. Каралган изилдөө бул эскирүү процессин бир гана орточо бүдүрлүк көрсөткүчү менен байкоонун ордуна, беттин үч өлчөмдүү микроморфологиясын ошол эле физикалык аймак боюнча көзөмөлдөөнү жана кийинки беттик абалды жасалма интеллект менен божомолдоону максат кылат.

Изилдөөнүн биринчи катмарында UMT-Tribolab түзмөгүндө диск-диск сүрүлүү сыноолору жүргүзүлүп, беттер сыноого чейин жана андан кийин ак жарык интерферометри менен сканерленген. Үлгүнү интерферометрдин астына ар бир жолу так ошол эле микроскопиялык орунга жайгаштыруу мүмкүн болбогондуктан, эки скандагы жалпы микроаймак Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) аркылуу кайра табылган. 1000 r/min жана 1 MPa мисалында 426 окшош feature pair дал келтирилген, алардын ичинен бирдей жылышуу багытына жана чоңдугуна ээ 67 жуп үстөм дал келүү тобун түзгөн.

Экинчи катмарда бет бийиктигинин сигналы Variational Mode Decomposition (VMD) менен ар башка жыштык касиеттерине ээ компоненттерге бөлүнгөн; VMDнин мод саны K жана penalty factor α маанилери NRBO оптималдаштыруу алгоритми менен тандалган. Пайда болгон модалдык компоненттер андан кийин узак аралыктагы көз карандылыктарды үйрөнүүчү Transformer тармагына берилген. Булак бул бириктирилген модель үчүн R² = 0,96 жана RMSE = 2,69 µm деп билдирет.

Айлануу ылдамдыгы жана басым боюнча талдоолор эки өзгөрмө тең көбөйгөндө бет оройураак жана иретсиз болуп калганын көрсөтөт. 250–1000 r/min аралыгында Ra 0,81 ден 1,02 µmге; 0,2–0,8 MPa аралыгында болсо 0,68 ден 0,87 µmге жогорулаган. Булак айлануу ылдамдыгы өзгөчө kurtosis Skuга, ал эми басым skewness Sskга кыйла айкын таасир берерин чечмелейт.

Эмне үчүн ошол эле микроскопиялык бет аймагын кайра табуу керек?

Сүрүлүү бетин сыноого чейин жана андан кийин эки башка жерде өлчөө беттик өзгөрүү чыныгы эскирүүдөнбү же ар башка аймактардын табигый топографиялык айырмасынанбы келип чыкканын ажыратууну кыйындатат. Ошондуктан бет морфологиясынын эволюциясын ишенимдүү баалоо үчүн ошол эле физикалык аймак кайра табылышы керек.

Изилдөөдө үлгү кол менен кайра жайгаштырылганда интерферометр мурдагы микроаймакка автоматтык түрдө кайрылбайт деп кабыл алынат. Бул жайгашуу маселеси компьютердик көрүү аркылуу чечилет.

SIFT Бир Эле Эскирүү Аймагын Сыноого Чейин жана Андан Кийин Кантип Табат?

SIFT эки микроскопиялык бет сүрөтүндө масштаб, айлануу, боз деңгээл жана чектелген геометриялык өзгөрүүлөргө салыштырмалуу туруктуу локалдык өзгөчөлүк чекиттерин чыгарат; эки сүрөттөгү descriptorлорду дал келтирет жана бирдей чоңдукта, бирдей багытта жылган көп сандагы feature pair түзгөн үстөм displacement кластерин колдонуп жалпы бет аймагынын жайгашуусун аныктайт.

Масштаб мейкиндиги жана Gaussian pyramid

SIFT түздөн-түз бир гана чечилиш деңгээлиндеги сүрөттө иштөөнүн ордуна ошол эле сүрөттүн ар башка жумшартуу масштабдарын түзөт:

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

Бул жерде \(I(x,y)\) баштапкы сүрөттү, \(G(x,y,\sigma)\) Gaussian өзөгүн, ал эми \(\sigma\) масштаб параметрин билдирет.

Gaussian функциясы булакта:

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

түрүндө аныкталат.

Кезектешкен Gaussian сүрөттөрүнүн айырмасы алынып, Difference of Gaussians, башкача айтканда DoG pyramid түзүлөт. Мейкиндик жана масштаб боюнча кошуна чекиттерге салыштырмалуу локалдык экстремум болгон чекиттер feature candidate катары тандалат.

Subpixel localization

DoG pyramid дискреттик пиксел жана масштаб деңгээлдеринен тургандыктан, биринчи табылган экстремум чыныгы максимум/минимумдун так үстүндө болбой калышы мүмкүн. Ошондуктан булак Taylor кеңейтүүсү менен subpixel жайгашуу түзөтүүсүн колдонот.

Төмөн контрасттуу же туруксуз чекиттер алынып салынгандан кийин ар бир key pointке үстөм багыт дайындалат жана анын айланасындагы gradient түзүмүнөн 128 өлчөмдүү descriptor түзүлөт.

Feature matching

Сыноого чейинки жана кийинки эки сүрөттүн descriptor жыйындысы Euclidean distance менен салыштырылат. Exhaustive search ордуна kd-tree түзүмү колдонулуп, ар бир feature үчүн эң жакын жана экинчи эң жакын candidate аныкталат.

Дал келген key pointтердин координата айырмалары андан кийин физикалык displacementке айландырылат.

Булактагы мисалдын SIFT жыйынтыгы

1000 r/min жана 1 MPa шартында:

• 426 окшош feature pair табылган,
• алардын ичинен 67 жуп бирдей displacement кластерине топтолгон,
• пиксел/координата айырмасы (159, 311) деп билдирилген,
• x офсети 0,1542 mm,
• y офсети 0,357 mm деп эсептелген.

Бул үстөм кластер көрсөткөн аймак сыноого чейин жана андан кийин жалпы скан аймагы катары кабыл алынган.

SIFT эмне үчүн ORB жана Harris + NCCге караганда туруктуураак деп табылган?

Булак үч ыкманы визуалдык түрдө салыштырат. SIFTтин Gaussian/DoG multi-scale түзүмү, dominant orientation дайындоосу жана gradient негизиндеги descriptorлору масштаб, айлануу жана эскирүүдөн пайда болгон локалдык texture бузулууларында көбүрөөк туруктуу feature берет.

ORB ылдамыраак ыкма болгону менен FAST corner жана BRIEF негизиндеги түзүлүшүнө байланыштуу булактагы изилдөөдө scale жана rotation өзгөрүүлөрүнө карата чектелүүрөөк деп бааланган. Harris + NCC болсо gray-level correlationга көбүрөөк көз каранды жана ачык scale invariance камсыз кылбайт.

Бирок изилдөө бул үч алгоритм үчүн жалпы сандык localization-error же precision/recall таблицасын бербейт. Демек, колдоого алынган жыйынтык “SIFT визуалдык салыштырууда туруктуураак жана байыраак дал келүүлөрдү жараткан” деңгээлинде.

Бет морфологиясы кантип өлчөнөт?

Ак жарык интерферометри сүрүлүү бетиндеги микроаймактарды автоматтык түрдө сканерлейт. Маалымат адегенде санариптештирилет, бетке leveling иштетүүсү колдонулат жана ар башка скан бөлүктөрү бириктирилип үч өлчөмдүү бет морфологиясы түзүлөт.

Ар бир үлгү үчүн:

• айлана багытында 100,
• радиалдык багытта 30,
• жалпы 3000 микроаймак

сканерленет.

Ra, Ssk жана Sku эмнени өлчөйт?

Ra бет чекиттеринин шилтеме тегиздигинен абсолюттук орточо четтөөсүн билдирет:

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

Ssk бет бийиктигинин бөлүштүрүлүшүнүн skewnessин, башкача айтканда чоку–оюк асимметриясын мүнөздөйт:

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

Sku болсо kurtosisти, башкача айтканда бөлүштүрүлүштүн курч чокуларга жана терең өрөөн учтарына канчалык сезимтал экенин көрсөтөт:

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

Ra узундук өлчөмүнө ээ; Ssk жана Sku болсо бул аныктамалар боюнча өлчөмсүз беттик статистикалар болуп саналат.

NRBO-VMD-Transformer Бет Морфологиясын Кантип Божомолдойт?

Модель баштапкы бет морфологиясын жана иштөө шарттарын бир кадамда түздөн-түз Transformerга берүүнүн ордуна, адегенде VMD менен сигналды ар башка жыштык компоненттерине бөлөт; NRBO VMDнин маанилүү параметрлерин автоматтык тандайт жана алынган иреттүүрөөк модалдык тизмектер Transformerдын multi-head self-attention катмарларында иштетилип, кийинки бет морфологиясы божомолдонот.

Transformer катмары

Transformerдын негизги механизми Query, Key жана Value өкүлчүлүктөрү болуп саналат:

\[ Q=X^TW_Q \]

\[ K=X^TW_K \]

\[ V=X^TW_V \]

Scaled dot-product attention:

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

түрүндө иштейт.

Бир нече attention head ошол эле тизмектеги ар башка байланыштарды параллелдүү үйрөнөт:

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

Булактагы модельдө 8 attention head жана 6 Transformer layer колдонулган.

Positional encoding

Attention операциясы тизмектин тартибин өзү билбегендиктен sinusoidal positional encoding кошулат:

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

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

VMD эмне үчүн колдонулат?

Бет бийиктигинин тизмеги non-stationary жана көп масштабдуу жүрүм-турум көрсөтүшү мүмкүн. VMD баштапкы сигналды ар башка center frequency касиеттерине ээ K даана Intrinsic Mode Functionга бөлөт.

Мод саны K өтө төмөн тандалса айрым касиеттер бир эле компонентте аралашып калышы мүмкүн; өтө жогору тандалса ашыкча ажыратуу пайда болушу мүмкүн. Penalty factor α болсо модалдык bandwidthти көзөмөлдөйт.

NRBOнун милдети

NRBO бул изилдөөдө бетти түздөн-түз божомолдогон тармак эмес. Анын милдети VMD үчүн ылайыктуу:

• мод саны K,
• penalty factor α

маанилерин издөө.

Ар бир candidate параметр жубунда VMD колдонулат жана пайда болгон IMFтердин орточо sample entropy мааниси fitness катары эсептелет. NRBO бул маанини азайтууга аракет кылып, компакттуу жана маалымат кайталануусу аз decomposition издейт.

Булактагы гиперпараметрлер

Булактагы модель аталышы жана LSTM эскертүүсү

Макаланын аталышы жана abstract моделдин атын SIFT-NRBO-VMD-Transformer деп берет, ал эми ыкма жана жыйынтык бөлүмдөрүнүн көп жеринде VMD-NRBO-Transformer колдонулат. Verianla бул эки аталышты ошол эле изилдөө чынжыры үчүн булакта колдонулган эки вариант катары сактайт.

Мындан тышкары, текстте Transformer decoderге LSTM layer кошулганы айтылат. Бирок 5-сүрөттө, модель аталышында жана гиперпараметр таблицасында өзүнчө LSTM конфигурациясы берилген эмес. Ошондуктан LSTMдин так архитектуралык ролу булак текстинде берилгенден да кеңири түрдө чыгарылып алынган жок.

Модель Чыныгы Бет Морфологиясын Канча Деңгээлде Так Божомолдоду?

50 ар башка иштөө шартынан түзүлгөн маалымат топтомунда %80 окутуу–%20 тест бөлүнүшү менен бааланган бириктирилген модель R² = 0,96 жана RMSE = 2,69 µm көрсөткүчүнө жеткен; эксперименттик жана божомолдонгон үч өлчөмдүү беттер негизинен дал келип, эң жогорку локалдык каталар курч asperity жана күчтүү морфологиялык градиент аймактарында байкалган.

A–C шарттарындагы морфологиялык текшерүү

Булак 1-таблицадагы A, B жана C шарттарын өзүнчө текшерүү мисалдары катары көрсөтөт. Ар бир шартта:

• чыныгы 3D бет,
• моделдин божомолу,
• absolute-error бети

жанаша берилет.

Ката карталарында чоң масштабдуу системалуу четтөөгө караганда локалдык каталар көбүрөөк байкалган. Булак бул аймактарды asperity deformation, plowing, material transfer, локалдык spalling жана кокустук бет өзгөрүүлөрү менен байланыштырат.

Он моделдин салыштырылышы

Бул салыштыруу ушул маалымат топтому жана булакта колдонулган колдонмо/hyperparameter шарттары үчүн гана жарактуу. Модель ар бир трибологиялык системада бардык альтернативалардан артык деген жыйынтык чыгарууга болбойт.

Ablation изилдөөсү

Булак бул жыйынтыктарды VMDнин non-stationary сигналды оңой ажыратылуучу компоненттерге айландыруусу, NRBOнун VMD параметрлерин кол менен тандоо зарылдыгын азайтуусу жана Transformerдын узак аралыктагы байланыштарды моделдөөсү менен түшүндүрөт.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Сүрүлүү жана эскирүү сыноо түзмөгү

Эксперименттер UMT-Tribolab tribometerде disk-on-disk конфигурациясында жүргүзүлгөн. Система:

• 0–5000 r/min жөнгө салынуучу ылдамдык,
• 0–2 MPa жүк аралыгы,
• ±4 °C температураны көзөмөлдөө тактыгы

менен камсыз кылат.

Нормалдык жүк DFH-200 басым сенсору менен реалдуу убакытта өлчөнгөн.

Үлгүлөр

Friction disk жез негизиндеги powder-metallurgy материалдан; mating disk болсо 65 Mn болоттон жасалган.

Friction disk геометриясы:

• ички диаметр: 22 mm,
• тышкы диаметр: 40,6 mm.

Салыштырууга ылайыктуулукту камсыз кылуу үчүн үлгүлөр бир эле өндүрүш партиясынан тандалган жана баштапкы иштетүү сапаты менен бет бүдүрлүгү окшош экени көрсөтүлгөн.

Тандалган эксперимент шарттары

Булак таблицасында E жана F бирдей маанилер менен берилген. Бирок кийинки pressure-analysis бөлүмүндө 0,2, 0,4, 0,6 жана 0,8 MPa колдонулат. Ошондуктан 0,6 MPaнын таблицадагы мүмкүн болгон дал келиши булакта так эмес.

Айлануу ылдамдыгынын таасири

0,2 MPa, 5 мүнөт жана 25 °C шарттарында ылдамдык 250, 500, 750 жана 1000 r/min болуп өзгөртүлгөн.

Булактын физикалык түшүндүрмөсү боюнча, ылдамдыктын өсүшү lubricant filmде shear thinning жана локалдык rupture пайда кылат; гидродинамикалык майлоодон mixed/boundary lubricationга өтүүнү жеңилдетет; frictional heating, metal–metal contact, plowing, adhesive tearing, fatigue spalling жана vibration таасирлерин күчөтөт.

Skuнун ылдамдык менен кыйла айкын өзгөрүшү, булак боюнча, көбүрөөк extreme peak жана deep valley пайда болушу менен байланыштуу.

Басымдын таасири

250 r/min, 5 мүнөт жана 25 °Cде басым 0,2, 0,4, 0,6 жана 0,8 MPa болуп талданган.

Басым жогорулаган сайын чыныгы контакт аймактарында asperity deformation, lateral extrusion, material pile-up, abrasive wear, frictional heat жана material transfer күчөйт.

Булак Sskнын басымга көбүрөөк сезимтал болушун бет бийиктиги бөлүштүрүлүшүнүн бара-бара peak-dominated абалга өтүшү менен байланыштырат.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• SIFT сыноого чейин жана андан кийин ошол эле микроаймакты визуалдык түрдө кайра табууда колдонулушу мүмкүн.
• 1000 r/min жана 1 MPa мисалында 426 feature pair ичинен 67 жуп ырааттуу displacement кластерин түзгөн.
• VMD-NRBO-Transformer модели булак маалымат топтомунда R² = 0,96 жана RMSE = 2,69 µm көрсөткүчүнө жеткен.
• Сунушталган модель булакта салыштырылган тогуз альтернативдүү моделге караганда төмөн RMSE жана жогорку R² көрсөткөн.
• VMD, NRBO жана Transformer алынып салынган ablation версияларында натыйжалуулук төмөндөйт.
• Айлануу ылдамдыгы өскөн сайын бет бүдүрлүгү жана extreme morphology касиеттери көбөйөт.
• Басым жогорулаган сайын бет бүдүрлүгү, пластикалык деформация жана чоку-доминанттуу морфология көбөйөт.
• Булак жыйынтыктарында айлануу ылдамдыгынын Skuга, басымдын болсо Sskга кыйла айкын таасири бар экени билдирилет.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• Моделдин реалдуу убакыттагы орнотулган бургулоо машинасында иштегени көрсөтүлгөн эмес.
• Изилдөө азырынча талаадагы бардык нымдуу кармашуу системалары үчүн универсалдуу бузулуу чегин аныктабайт.
• SIFTтин ORB жана Harris + NCCге салыштырмалуу канча пайыз так экени сандык localization-error менен көрсөтүлгөн эмес.
• 50 иштөө шартынан тышкаркы шарттарга ошол эле тактык менен жалпылоо кепилденбейт.
• R² = 0,96 ар бир локалдык asperity чекити ошол эле тактыкта божомолдонду дегенди билдирбейт.
• Модель түздөн-түз калган кызмат мөөнөтүн же failure probability чыгарбайт.
• Surface morphology божомолу менен чыныгы машина бузулчу убакыт бир эле натыйжа эмес.

Булак ичиндеги отчеттук чектөөлөр

Макаланын илимий чечмеленишинде үч жагдай өзгөчө сакталышы керек.

Биринчиси: Модель аталышы NRBO-VMD-Transformer жана VMD-NRBO-Transformer болуп эки башка тартипте колдонулат.

Экинчиси: Pressure experiment таблицасында 0,6 MPa шартынын ачык дал келиши көрүнбөйт.

Үчүнчүсү: Conclusion текстинде Ssk жана Sku сандарынын жанында µm колдонулган; бирок макаланын өз математикалык аныктамаларында бул эки параметр нормалдаштырылган, өлчөмсүз статистикалар болуп саналат.

Бул айырмачылыктар Verianla тарабынан булактан тышкаркы божомолдор менен оңдолгон эмес.

Келечектеги изилдөө

Авторлор кийинки этапта моделдин lightweight deployment жана embedded implementation версияларын өнүктүрүп, ошентип бет морфологиясын жана эскирүү абалын практикалык системаларда реалдуу убакытка жакыныраак божомолдоону максат кылышат.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

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

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

Мекемелер: 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.

Журнал: Machines.

Басма: MDPI.

Том / сан / макала: 14(6), 687.

DOI: 10.3390/machines14060687.

Жөнөтүлгөн: 26 Апрель 2026.

Ревизия: 6 Июнь 2026.

Кабыл алынган: 9 Июнь 2026.

Жарыяланган: 14 Июнь 2026.

Булак түрү: Рецензияланган изилдөө макаласы.

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

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

Маалыматтын жеткиликтүүлүгү: Изилдөө маалыматтары купуялык чектөөлөрүнө байланыштуу corresponding authorдон суроо-талап боюнча берилиши мүмкүн экени көрсөтүлгөн.

Кызыкчылыктардын кагылышы / институционалдык байланыш: Бардык авторлор CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology кызматкерлери. Изилдөө CNPC тарабынан каржыланган. Авторлор каржылоочу изилдөө дизайнына, маалымат чогултууга, талдоого, чечмелөөгө, макаланы жазууга же жарыялоо чечимине катышпаганын билдиришет.

Ыкма: UMT-Tribolab disk-on-disk эскирүү сыноосу; white-light interferometry; 3000 микроаймактык бет сканы; SIFT feature matching; VMD; NRBO parameter optimization; Transformer sequence prediction; тогуз модель салыштырылып, ablation анализи жүргүзүлгөн.

Негизги текшерүү жыйынтыгы: Бириктирилген модель булак маалымат топтомунда R² = 0,96 жана RMSE = 2,69 µm көрсөткүчүнө жеткен.

Негизги эксперименттик морфологиялык жыйынтык: rotational speed да, pressure да жогорулаганда Ra, Ssk жана Sku көбөйөт; булак айлануу ылдамдыгын Skuга, басымды болсо Sskга сезимталураак фактор катары чечмелейт.

Негизги чектөө: Изилдөө лабораториялык негизде жүргүзүлгөн жана реалдуу убакыттагы орнотулган талаа колдонмосун азырынча ырастабайт. Мындан тышкары модель аталышы, 0,6 MPa эксперимент шартынын таблицадагы дал келиши жана Ssk/Sku бирдиктерин көрсөтүү боюнча булак ичинде отчеттук айырмачылыктар бар.