Vipengele vya msuguano wenye unyevunyevu vinavyotumika katika mashine za kuchimba mafuta hukabiliwa na mizigo mikubwa na mizunguko ya kushikana–kutengana inayojirudia wakati wa usafirishaji wa nguvu. Mikwaruzo, plowing grooves, mkusanyiko wa nyenzo na local spalling vinavyotokea kwenye uso vinaweza kubadilisha tabia ya msuguano, ufanisi wa transmission na utegemezi wa mfumo kadiri muda unavyopita. Utafiti uliopitiwa unalenga, badala ya kufuatilia mchakato huu wa uchakavu kwa thamani moja ya wastani ya ukwaru, kufuatilia mikromofolojia ya uso ya pande tatu katika eneo lilelile la kimaumbile na kutabiri hali inayofuata ya uso kwa kutumia akili bandia.

Katika tabaka la kwanza la utafiti, majaribio ya msuguano wa disk-disk yalifanywa kwa kifaa cha UMT-Tribolab na nyuso zikachanganuliwa kabla na baada ya jaribio kwa interferometer ya mwanga mweupe. Kwa kuwa haiwezekani kuweka sampuli kila mara katika nafasi ileile ya hadubini chini ya interferometer, eneo dogo la pamoja katika uchanganuzi mbili lilitafutwa tena kwa kutumia Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Katika mfano wa 1000 r/min na 1 MPa, feature pair 426 zinazofanana zililinganishwa, na jozi 67 kati yake zenye mwelekeo na ukubwa sawa wa displacement ziliunda kundi kuu la ulinganishaji.

Katika tabaka la pili, ishara ya kimo cha uso iligawanywa kwa Variational Mode Decomposition (VMD) katika vipengele vyenye sifa tofauti za masafa; idadi ya mode K ya VMD na thamani za penalty factor α zilichaguliwa kwa algoriti ya uboreshaji ya NRBO. Vipengele vya modal vilivyopatikana kisha viliingizwa kwenye mtandao wa Transformer unaojifunza utegemezi wa masafa marefu. Chanzo kinaripoti R² = 0,96 na RMSE = 2,69 µm kwa modeli hii iliyounganishwa.

Uchambuzi wa kasi ya mzunguko na shinikizo unaonyesha kuwa uso huwa mkwaru na usio sawia zaidi kadiri vigezo vyote viwili vinavyoongezeka. Kati ya 250–1000 r/min, Ra iliongezeka kutoka 0,81 hadi 1,02 µm; na kati ya 0,2–0,8 MPa kutoka 0,68 hadi 0,87 µm. Chanzo kinafasiri kwamba kasi ya mzunguko ina athari iliyo wazi zaidi hasa kwenye kurtosis Sku, huku shinikizo likiwa na athari iliyo wazi zaidi kwenye skewness Ssk.

Kwa nini ni lazima eneo lilelile la uso wa hadubini lipatikane tena?

Kupima uso wa msuguano katika maeneo mawili tofauti kabla na baada ya jaribio hufanya iwe vigumu kutenganisha ikiwa mabadiliko ya uso yametokana na uchakavu halisi au na tofauti za asili za topografia kati ya maeneo tofauti. Kwa hiyo, ili kutathmini kwa uaminifu mabadiliko ya morfolojia ya uso, ni lazima eneo lilelile la kimaumbile lipatikane tena.

Katika utafiti inakubaliwa kuwa interferometer hairudi kiotomatiki kwenye eneo dogo la awali sampuli inapowekwa upya kwa mkono. Tatizo hili la nafasi linatatuliwa kwa computer vision.

SIFT Hupataje Eneo Lilelile la Uchakavu Kabla na Baada ya Jaribio?

SIFT hutoa pointi za sifa za eneo ambazo ni thabiti kwa kiasi dhidi ya mabadiliko ya kipimo, mzunguko, kiwango cha kijivu na mabadiliko madogo ya jiometri katika picha mbili za uso wa hadubini; hulinganisha descriptor za picha hizo mbili na kutumia kundi kuu la displacement linaloundwa na feature pair nyingi zinazohama kwa ukubwa na mwelekeo sawa ili kubaini nafasi ya eneo la pamoja la uso.

Nafasi ya kipimo na Gaussian pyramid

Badala ya kufanya kazi moja kwa moja kwenye picha yenye resolution moja, SIFT huunda viwango tofauti vya kulainisha vya picha ileile:

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

Hapa \(I(x,y)\) inawakilisha picha asili, \(G(x,y,\sigma)\) kernel ya Gaussian, na \(\sigma\) parameter ya kipimo.

Fungsi ya Gaussian imefafanuliwa katika chanzo kama:

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

.

Kwa kuchukua tofauti kati ya picha za Gaussian zinazofuatana, Difference of Gaussians, yaani DoG pyramid, huundwa. Pointi ambazo ni extrema za eneo kulingana na majirani zake wa nafasi na kipimo huchaguliwa kama feature candidate.

Subpixel localization

Kwa kuwa DoG pyramid imeundwa na viwango vya pikseli na kipimo vilivyo discrete, extremum ya kwanza inayopatikana inaweza isiwe juu kabisa ya maximum/minimum halisi. Kwa hiyo chanzo hutumia upanuzi wa Taylor kufanya marekebisho ya nafasi ya subpixel.

Baada ya kuondoa pointi zenye contrast ndogo au zisizo thabiti, kila key point hupewa dominant orientation na descriptor ya vipimo 128 huundwa kutokana na muundo wa gradient unaoizunguka.

Feature matching

Seti za descriptor za picha mbili kabla na baada ya jaribio hulinganishwa kwa Euclidean distance. Badala ya Exhaustive search, muundo wa kd-tree hutumika na candidate iliyo karibu zaidi na ya pili kwa ukaribu hubainishwa kwa kila feature.

Tofauti za koordinati za key point zilizolinganishwa kisha hubadilishwa kuwa displacement ya kimaumbile.

Matokeo ya SIFT katika mfano wa chanzo

Katika hali ya 1000 r/min na 1 MPa:

• feature pair 426 zinazofanana zilipatikana,
• 67 kati yake zilikusanyika katika kundi lilelile la displacement,
• tofauti ya pikseli/koordinati iliripotiwa kuwa (159, 311),
• ofseti ya x ilihesabiwa kuwa 0,1542 mm,
• ofseti ya y ilihesabiwa kuwa 0,357 mm.

Eneo lililoonyeshwa na kundi hili kuu lilikubaliwa kuwa eneo la pamoja la uchanganuzi kabla na baada ya jaribio.

Kwa nini SIFT ilionekana thabiti zaidi kuliko ORB na Harris + NCC?

Chanzo kinalinganisha mbinu hizo tatu kwa kuona. Muundo wa Gaussian/DoG multi-scale wa SIFT, ugawaji wa dominant orientation na descriptor zinazotegemea gradient hutoa feature thabiti zaidi chini ya mabadiliko ya kipimo, mzunguko na uharibifu wa local texture unaosababishwa na uchakavu.

Ingawa ORB ni mbinu ya kasi zaidi, katika utafiti wa chanzo ilitathminiwa kuwa na mipaka zaidi dhidi ya mabadiliko ya scale na rotation kwa sababu ya muundo wake unaotegemea FAST corner na BRIEF. Harris + NCC hutegemea zaidi gray-level correlation na haitoi scale invariance iliyo wazi.

Hata hivyo, utafiti hautoi jedwali la pamoja la localization-error ya nambari au precision/recall kwa algoriti hizi tatu. Kwa hiyo hitimisho linaloungwa mkono liko katika kiwango cha kwamba “SIFT ilitoa ulinganishaji thabiti na mwingi zaidi katika ulinganisho wa kuona”.

Morfolojia ya uso inapimwaje?

Interferometer ya mwanga mweupe huchanganua kiotomatiki maeneo madogo kwenye uso wa msuguano. Data kwanza hubadilishwa kuwa ya kidijitali, mchakato wa surface leveling hutumika, na sehemu tofauti za uchanganuzi huunganishwa ili kuunda morfolojia ya uso ya pande tatu.

Kwa kila sampuli:

• 100 katika mwelekeo wa mzunguko,
• 30 katika mwelekeo wa radial,
• jumla ya maeneo madogo 3000

huchanganuliwa.

Ra, Ssk na Sku hupima nini?

Ra huwakilisha mkengeuko wa wastani wa thamani kamili wa pointi za uso kutoka kwenye ndege ya marejeo:

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

Ssk hueleza skewness ya usambazaji wa kimo cha uso, yaani kutolingana kati ya vilele na mabonde:

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

Sku inaeleza kurtosis, yaani kiwango ambacho usambazaji ni nyeti kwa vilele vikali na ncha za mabonde ya kina:

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

Ra ina dimension ya urefu; Ssk na Sku ni takwimu za uso zisizo na dimension kutokana na ufafanuzi huu.

NRBO-VMD-Transformer Hutabirije Morfolojia ya Uso?

Badala ya kuingiza morfolojia ya awali ya uso na hali za uendeshaji moja kwa moja kwenye Transformer katika hatua moja, modeli kwanza hutenganisha ishara kwa VMD katika vipengele tofauti vya masafa; NRBO huchagua kiotomatiki parameter muhimu za VMD, na mfululizo wa modal ulio na mpangilio zaidi huchakatwa katika tabaka za multi-head self-attention za Transformer ili kutabiri morfolojia inayofuata ya uso.

Tabaka la Transformer

Utaratibu wa msingi wa Transformer ni uwakilishi wa Query, Key na Value:

\[ Q=X^TW_Q \]

\[ K=X^TW_K \]

\[ V=X^TW_V \]

Scaled dot-product attention:

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

hufanya kazi kwa namna hii.

Attention head nyingi hujifunza kwa sambamba mahusiano tofauti ndani ya mfululizo uleule:

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

Katika modeli ya chanzo zilitumika 8 attention head na 6 Transformer layer.

Positional encoding

Kwa kuwa operesheni ya Attention haijui yenyewe mpangilio wa mfululizo, sinusoidal positional encoding huongezwa:

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

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

Kwa nini VMD inatumika?

Mfululizo wa kimo cha uso unaweza kuonyesha tabia non-stationary na ya mizani mingi. VMD hugawanya ishara asili katika Intrinsic Mode Function K zenye sifa tofauti za center frequency.

Ikiwa idadi ya mode K imechaguliwa kuwa ndogo sana, baadhi ya sifa zinaweza kuchanganyika katika component moja; ikiwa ni kubwa kupita kiasi, mgawanyo usio wa lazima unaweza kutokea. Penalty factor α hudhibiti modal bandwidth.

Jukumu la NRBO

NRBO si mtandao unaofanya utabiri wa uso moja kwa moja katika utafiti huu. Jukumu lake ni kutafuta thamani zinazofaa kwa VMD za:

• idadi ya mode K,
• penalty factor α

.

Kwa kila jozi ya parameter ya candidate, VMD hutumika na wastani wa sample entropy wa IMF zinazotokea huhesabiwa kama fitness. NRBO hujaribu kupunguza thamani hii ili kutafuta decomposition iliyo kompakt zaidi na yenye urudiaji mdogo wa taarifa.

Hyperparameter za chanzo

Dokezo kuhusu jina la modeli na LSTM ndani ya chanzo

Kichwa cha makala na abstract vinatoa jina la modeli kama SIFT-NRBO-VMD-Transformer, huku sehemu nyingi za mbinu na matokeo zikitumia VMD-NRBO-Transformer. Verianla inahifadhi misemo hii miwili kama majina mawili yaliyotumiwa katika chanzo kwa mnyororo uleule wa utafiti.

Pia maandishi yanasema kuwa LSTM layer imeongezwa kwenye Transformer decoder. Hata hivyo, Kielelezo 5, jina la modeli na jedwali la hyperparameter havitoi usanidi tofauti wa LSTM. Kwa hiyo jukumu kamili la kiusanifu la LSTM halijakisiwa kwa kina zaidi ya kile ambacho maandishi ya chanzo yanatoa.

Modeli Ilitabiri kwa Ubora Gani Morfolojia Halisi ya Uso?

Katika seti ya data iliyoundwa kutoka hali 50 tofauti za uendeshaji, modeli iliyounganishwa iliyotathminiwa kwa mgawanyo wa %80 mafunzo–%20 majaribio ilipata R² = 0,96 na RMSE = 2,69 µm; nyuso za pande tatu za majaribio na zilizotabiriwa zililingana kwa kiasi kikubwa, huku makosa ya juu zaidi ya eneo yakionekana kwenye maeneo yenye asperity kali na gradient kubwa ya morfolojia.

Uthibitishaji wa morfolojia katika hali A–C

Chanzo kinaonyesha hali A, B na C katika Jedwali 1 kama mifano tofauti ya uthibitishaji. Katika kila hali:

• uso halisi wa 3D,
• utabiri wa modeli,
• uso wa absolute-error

huonyeshwa sambamba.

Katika ramani za makosa, makosa ya eneo yalionekana zaidi kuliko mkengeuko mkubwa wa kimfumo. Chanzo kinahusisha maeneo haya na asperity deformation, plowing, material transfer, local spalling na mabadiliko ya nasibu ya uso.

Ulinganisho wa modeli kumi

Ulinganisho huu unatumika tu kwa seti hii ya data na hali za implementation/hyperparameter zilizotumiwa katika chanzo. Haiwezi kuhitimishwa kwamba modeli ni bora kuliko mbadala zote katika kila mfumo wa tribolojia.

Utafiti wa ablation

Chanzo kinaeleza matokeo haya kwa VMD kubadilisha ishara non-stationary kuwa vipengele vinavyoweza kutenganishwa kwa urahisi zaidi, NRBO kupunguza hitaji la kuchagua parameter za VMD kwa mkono, na Transformer kuunda modeli ya mahusiano ya masafa marefu.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Kifaa cha majaribio ya msuguano na uchakavu

Majaribio yalifanywa kwenye UMT-Tribolab tribometer katika usanidi wa disk-on-disk. Mfumo hutoa:

• kasi inayoweza kurekebishwa ya 0–5000 r/min,
• eneo la mzigo la 0–2 MPa,
• usahihi wa udhibiti wa joto wa ±4 °C

.

Mzigo wa kawaida ulipimwa kwa wakati halisi kwa sensor ya shinikizo DFH-200.

Sampuli

Friction disk ilitengenezwa kwa nyenzo ya powder-metallurgy yenye msingi wa shaba; mating disk ilitengenezwa kwa chuma cha 65 Mn.

Jiometri ya Friction disk:

• kipenyo cha ndani: 22 mm,
• kipenyo cha nje: 40,6 mm.

Ili kuhakikisha uwezo wa kulinganisha, sampuli zilichaguliwa kutoka kundi lilelile la uzalishaji na ilielezwa kuwa ubora wa awali wa uchakataji na ukwaru wa uso vilikuwa vinakaribiana.

Hali za majaribio zilizochaguliwa

Katika jedwali la chanzo, E na F zimeorodheshwa kwa thamani sawa. Hata hivyo, katika sehemu ya baadaye ya pressure-analysis, 0,2, 0,4, 0,6 na 0,8 MPa hutumiwa. Kwa hiyo ulinganifu unaowezekana wa 0,6 MPa ndani ya jedwali hauko wazi katika chanzo.

Athari ya kasi ya mzunguko

Katika hali ya 0,2 MPa, dakika 5 na 25 °C, kasi ilibadilishwa kuwa 250, 500, 750 na 1000 r/min.

Ufafanuzi wa kifizikia wa chanzo ni kwamba kuongezeka kwa kasi husababisha shear thinning na local rupture katika lubricant film; hurahisisha mpito kutoka hydrodynamic lubrication kwenda mixed/boundary lubrication; na huongeza athari za frictional heating, metal–metal contact, plowing, adhesive tearing, fatigue spalling na vibration.

Mabadiliko yaliyo wazi zaidi ya Sku pamoja na kasi, kulingana na chanzo, yanahusishwa na kuundwa kwa extreme peak na deep valley zaidi.

Athari ya shinikizo

Katika 250 r/min, dakika 5 na 25 °C, shinikizo lilichambuliwa katika 0,2, 0,4, 0,6 na 0,8 MPa.

Kadiri shinikizo linavyoongezeka, asperity deformation, lateral extrusion, material pile-up, abrasive wear, frictional heat na material transfer huongezeka katika maeneo halisi ya mguso.

Chanzo kinahusisha unyeti mkubwa zaidi wa Ssk kwa shinikizo na ukweli kwamba usambazaji wa kimo cha uso unazidi kuwa peak-dominated.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• SIFT inaweza kutumika kupata tena kwa kuona eneo lilelile dogo kabla na baada ya jaribio.
• Katika mfano wa 1000 r/min na 1 MPa, jozi 67 kati ya feature pair 426 ziliunda kundi thabiti la displacement.
• Modeli ya VMD-NRBO-Transformer ilipata R² = 0,96 na RMSE = 2,69 µm katika seti ya data ya chanzo.
• Modeli iliyopendekezwa ilionyesha RMSE ndogo na R² kubwa kuliko modeli tisa mbadala zilizolinganishwa katika chanzo.
• Utendaji hushuka katika matoleo ya ablation ambako VMD, NRBO au Transformer imeondolewa.
• Kadiri kasi ya mzunguko inavyoongezeka, ukwaru wa uso na sifa za extreme morphology huongezeka.
• Kadiri shinikizo linavyoongezeka, ukwaru wa uso, plastic deformation na morfolojia yenye kutawaliwa na vilele huongezeka.
• Katika matokeo ya chanzo, kasi ya mzunguko inaripotiwa kuwa na athari iliyo wazi zaidi kwenye Sku, na shinikizo kwenye Ssk.

Matokeo ambayo utafiti hauungi mkono

• Haijaonyeshwa kwamba modeli inafanya kazi kwenye mashine halisi ya kuchimba iliyopachikwa na ya wakati halisi.
• Utafiti bado haujaweka kizingiti cha jumla cha hitilafu kwa mifumo yote ya wet clutch katika mazingira halisi.
• Haijaonyeshwa kwa localization-error ya nambari ni kwa asilimia ngapi SIFT ni sahihi zaidi kuliko ORB na Harris + NCC.
• Ujumlishaji kwa usahihi uleule nje ya hali 50 za uendeshaji haujahakikishwa.
• R² = 0,96 haimaanishi kila pointi ya local asperity imetabiriwa kwa usahihi uleule.
• Modeli haitoi moja kwa moja remaining service life au failure probability.
• Utabiri wa Surface morphology na muda halisi ambao hitilafu ya mashine itatokea si matokeo yaleyale.

Mipaka ya uripoti ndani ya chanzo

Katika tafsiri ya kisayansi ya makala, mambo matatu yanapaswa kuhifadhiwa hasa.

Kwanza: Jina la modeli linatumika katika mpangilio miwili tofauti, NRBO-VMD-Transformer na VMD-NRBO-Transformer.

Pili: Katika jedwali la Pressure experiment, ulinganifu wa wazi wa hali ya 0,6 MPa hauonekani.

Tatu: Katika maandishi ya Conclusion, µm imetumiwa kando ya thamani za Ssk na Sku; hata hivyo, katika ufafanuzi wa kihesabu wa makala yenyewe, parameter hizi mbili ni takwimu zilizosanifishwa na zisizo na dimension.

Tofauti hizi hazijasahihishwa na Verianla kwa kutumia dhana zisizo katika chanzo.

Utafiti wa baadaye

Waandishi wanalenga katika hatua inayofuata kuendeleza matoleo ya lightweight deployment na embedded implementation ya modeli, ili morfolojia ya uso na hali ya uchakavu ziweze kutabiriwa kwa njia iliyo karibu zaidi na wakati halisi katika mifumo ya vitendo.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

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

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

Taasisi: 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.

Jarida: Machines.

Mchapishaji: MDPI.

Juzuu / toleo / makala: 14(6), 687.

DOI: 10.3390/machines14060687.

Iliwasilishwa: 26 Aprili 2026.

Marekebisho: 6 Juni 2026.

Ilikubaliwa: 9 Juni 2026.

Ilichapishwa: 14 Juni 2026.

Aina ya chanzo: Makala ya utafiti iliyopitia tathmini ya wenzao.

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

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

Upatikanaji wa data: Imeelezwa kwamba data za utafiti zinaweza kutolewa kwa ombi kutoka kwa corresponding author kutokana na vizuizi vya usiri.

Mgongano wa maslahi / uhusiano wa taasisi: Waandishi wote ni wafanyakazi wa CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology. Utafiti ulifadhiliwa na CNPC. Waandishi wanaripoti kwamba mfadhili hakuwa na jukumu katika muundo wa utafiti, ukusanyaji wa data, uchambuzi, tafsiri, uandishi wa makala au uamuzi wa kuchapisha.

Mbinu: Jaribio la uchakavu la UMT-Tribolab disk-on-disk; white-light interferometry; uchanganuzi wa uso wa maeneo madogo 3000; SIFT feature matching; VMD; NRBO parameter optimization; Transformer sequence prediction; ulinganisho wa modeli tisa na uchambuzi wa ablation.

Matokeo makuu ya uthibitishaji: Modeli iliyounganishwa ilipata R² = 0,96 na RMSE = 2,69 µm katika seti ya data ya chanzo.

Matokeo makuu ya majaribio ya morfolojia: Ra, Ssk na Sku huongezeka wakati rotational speed na pressure zote mbili zinapoongezeka; chanzo kinafasiri kasi ya mzunguko kuwa kipengele nyeti zaidi kwa Sku na shinikizo kuwa nyeti zaidi kwa Ssk.

Kikomo kikuu: Utafiti ni wa maabara na bado haujathibitisha matumizi ya uwanjani ya mfumo uliopachikwa wa wakati halisi. Aidha, kuna tofauti za uripoti ndani ya chanzo kuhusu jina la modeli, ulinganifu wa hali ya majaribio ya 0,6 MPa katika jedwali, na uwekaji wa vitengo vya Ssk/Sku.