Neft burg‘ilash mashinalarida qo‘llaniladigan ho‘l ishqalanish komponentlari quvvat uzatish vaqtida yuqori yuk va takrorlanuvchi ilashish–ajralish sikllariga duch keladi. Sirt yuzasida paydo bo‘ladigan tirnalishlar, plowing grooves, material to‘planishi va lokal spalling vaqt o‘tishi bilan ishqalanish xatti-harakati, transmissiya samaradorligi va tizim ishonchliligini o‘zgartirishi mumkin. Ko‘rib chiqilgan tadqiqot bu yeyilish jarayonini faqat o‘rtacha g‘adir-budurlik qiymati bilan kuzatish o‘rniga, sirtning uch o‘lchamli mikromorfologiyasini ayni fizik hudud bo‘yicha kuzatish va keyingi sirt holatini sun’iy intellekt yordamida bashorat qilishni maqsad qiladi.

Tadqiqotning birinchi qatlamida UMT-Tribolab qurilmasida disk-disk ishqalanish tajribalari o‘tkazilgan va sirtlar sinovdan oldin hamda keyin oq yorug‘lik interferometri bilan skanerlangan. Namuna interferometr ostida har safar aynan bir xil mikroskopik joyga qo‘yilishi mumkin bo‘lmagani sababli, ikki skandagi umumiy mikrohudud Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) yordamida qayta topilgan. 1000 r/min va 1 MPa misolida 426 ta o‘xshash feature pair moslashtirilgan, ulardan bir xil siljish yo‘nalishi va kattaligiga ega 67 juft dominant moslashuv guruhini hosil qilgan.

Ikkinchi qatlamda sirt balandligi signali Variational Mode Decomposition (VMD) yordamida turli chastota xususiyatlariga ega komponentlarga ajratilgan; VMDning modlar soni K va penalty factor α qiymatlari NRBO optimallashtirish algoritmi bilan tanlangan. Hosil bo‘lgan modal komponentlar keyin uzoq masofali bog‘liqliklarni o‘rganuvchi Transformer tarmog‘iga berilgan. Manba ushbu birlashtirilgan model uchun R² = 0,96 va RMSE = 2,69 µm ni bildiradi.

Aylanish tezligi va bosim tahlillari har ikkala o‘zgaruvchi oshganda sirt yanada g‘adir-budur va notekis bo‘lib borishini ko‘rsatadi. 250–1000 r/min oralig‘ida Ra 0,81 dan 1,02 µm gacha; 0,2–0,8 MPa oralig‘ida esa 0,68 dan 0,87 µm gacha ko‘tarilgan. Manba aylanish tezligi ayniqsa kurtosis Sku ga, bosim esa skewness Ssk ga kuchliroq ta’sir ko‘rsatishini talqin qiladi.

Nega ayni mikroskopik sirt hududini qayta topish kerak?

Ishqalanish sirtini sinovdan oldin va keyin ikki xil joyda o‘lchash, sirt o‘zgarishi haqiqiy yeyilishdanmi yoki turli hududlarning tabiiy topografik farqidanmi kelib chiqqanini ajratishni qiyinlashtiradi. Shu sababli sirt morfologiyasi evolyutsiyasini ishonchli baholash uchun ayni fizik hudud qayta topilishi kerak.

Tadqiqotda namuna qo‘lda qayta joylashtirilganda interferometr oldingi mikrohududga avtomatik qaytmasligi qabul qilinadi. Bu joylashuv muammosi kompyuter ko‘rishi yordamida hal qilinadi.

SIFT Ayni Yeyilish Hududini Sinovdan Oldin va Keyin Qanday Topadi?

SIFT ikkita mikroskopik sirt tasvirida masshtab, aylanish, kulrang daraja va cheklangan geometrik o‘zgarishlarga nisbatan barqaror lokal xususiyat nuqtalarini ajratadi; ikki tasvirdagi descriptorlarni moslashtiradi va bir xil kattalik hamda yo‘nalishda siljigan ko‘plab feature pairlar hosil qilgan dominant displacement klasteridan foydalanib umumiy sirt hududining joylashuvini aniqlaydi.

Masshtab fazosi va Gaussian pyramid

SIFT bevosita bitta aniqlikdagi tasvirda ishlash o‘rniga ayni tasvirning turli silliqlash masshtablarini yaratadi:

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

Bu yerda \(I(x,y)\) asl tasvirni, \(G(x,y,\sigma)\) Gaussian yadrosini, \(\sigma\) esa masshtab parametrini ifodalaydi.

Gaussian funksiyasi manbada:

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

ko‘rinishida ta’riflanadi.

Ketma-ket Gaussian tasvirlarining farqi olinib Difference of Gaussians, ya’ni DoG pyramid hosil qilinadi. Fazo va masshtab qo‘shnilariga nisbatan lokal ekstremum bo‘lgan nuqtalar feature candidate sifatida tanlanadi.

Subpixel localization

DoG pyramid diskret piksel va masshtab darajalaridan tashkil topgani uchun dastlab topilgan ekstremum haqiqiy maksimum/minimumning aynan ustida bo‘lmasligi mumkin. Shu sababli manba Taylor yoyilmasi yordamida subpixel joylashuv tuzatishini qo‘llaydi.

Past kontrastli yoki beqaror nuqtalar chiqarib tashlangach, har bir key pointga dominant yo‘nalish beriladi va uning atrofidagi gradient tuzilmasidan 128 o‘lchamli descriptor yaratiladi.

Feature matching

Sinovdan oldingi va keyingi ikki tasvirning descriptor to‘plamlari Euclidean distance orqali taqqoslanadi. Exhaustive search o‘rniga kd-tree tuzilmasidan foydalaniladi va har bir feature uchun eng yaqin hamda ikkinchi eng yaqin candidate aniqlanadi.

Moslangan key pointlarning koordinata farqlari keyin fizik displacementga aylantiriladi.

Manba misolidagi SIFT natijasi

1000 r/min va 1 MPa sharoitida:

• 426 ta o‘xshash feature pair topilgan,
• ulardan 67 tasi bir xil displacement klasterida to‘plangan,
• piksel/koordinata farqi (159, 311) sifatida bildirilgan,
• x ofseti 0,1542 mm,
• y ofseti 0,357 mm deb hisoblangan.

Ushbu dominant klaster ko‘rsatgan hudud sinovdan oldingi va keyingi umumiy skan sohasi sifatida qabul qilingan.

Nega SIFT ORB va Harris + NCC dan barqarorroq deb topilgan?

Manba uch usulni vizual tarzda taqqoslaydi. SIFTning Gaussian/DoG multi-scale tuzilmasi, dominant orientation tayinlanishi va gradientga asoslangan descriptorlari masshtab, aylanish va yeyilish natijasida yuzaga keladigan lokal texture buzilishlarida ko‘proq barqaror feature beradi.

ORB tezroq usul bo‘lsa-da, FAST corner va BRIEF asosidagi tuzilmasi sababli manba tadqiqotida scale va rotation o‘zgarishlariga nisbatan cheklanganroq deb baholangan. Harris + NCC esa gray-level correlationga ko‘proq bog‘liq va ochiq scale invariance ta’minlamaydi.

Biroq tadqiqot bu uch algoritm uchun umumiy sonli localization-error yoki precision/recall jadvalini taqdim etmaydi. Shuning uchun qo‘llab-quvvatlangan xulosa “SIFT vizual taqqoslashda barqarorroq va boyroq moslashuv hosil qilgan” darajasidadir.

Sirt morfologiyasi qanday o‘lchanadi?

Oq yorug‘lik interferometri ishqalanish sirtidagi mikrohududlarni avtomatik skanerlaydi. Ma’lumot avval raqamlashtiriladi, sirtga leveling jarayoni qo‘llanadi va turli skan qismlari birlashtirilib uch o‘lchamli sirt morfologiyasi hosil qilinadi.

Har bir namuna uchun:

• aylana yo‘nalishida 100,
• radial yo‘nalishda 30,
• jami 3000 mikrohudud

skanerlanadi.

Ra, Ssk va Sku nimani o‘lchaydi?

Ra sirt nuqtalarining tayanch tekislikdan mutlaq o‘rtacha og‘ishini ifodalaydi:

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

Ssk sirt balandligi taqsimotining skewnessini, ya’ni cho‘qqi–chuqurlik asimmetriyasini tavsiflaydi:

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

Sku esa kurtosisni, ya’ni taqsimotning keskin cho‘qqilar va chuqur vodiy chetlariga qanchalik sezgirligini ifodalaydi:

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

Ra uzunlik o‘lchamiga ega; Ssk va Sku esa ushbu ta’riflarga ko‘ra o‘lchovsiz sirt statistikalaridir.

NRBO-VMD-Transformer Sirt Morfologiyasini Qanday Bashorat Qiladi?

Model boshlang‘ich sirt morfologiyasi va ishlash sharoitlarini bir bosqichda bevosita Transformerga berish o‘rniga, avval VMD yordamida signalni turli chastota komponentlariga ajratadi; NRBO VMDning muhim parametrlarini avtomatik tanlaydi va hosil bo‘lgan tartibliroq modal ketma-ketliklar Transformerning multi-head self-attention qatlamlarida qayta ishlanib, keyingi sirt morfologiyasi bashorat qilinadi.

Transformer qatlami

Transformerning asosiy mexanizmi Query, Key va Value ifodalaridir:

\[ Q=X^TW_Q \]

\[ K=X^TW_K \]

\[ V=X^TW_V \]

Scaled dot-product attention:

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

ko‘rinishida ishlaydi.

Bir nechta attention head ayni ketma-ketlikdagi turli bog‘lanishlarni parallel ravishda o‘rganadi:

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

Manba modelida 8 attention head va 6 Transformer layer ishlatilgan.

Positional encoding

Attention amali ketma-ketlik tartibini o‘zi bilmagani sababli sinusoidal positional encoding qo‘shiladi:

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

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

Nega VMD ishlatiladi?

Sirt balandligi ketma-ketligi non-stationary va ko‘p masshtabli xatti-harakat ko‘rsatishi mumkin. VMD asl signalni turli center frequency xususiyatlariga ega K ta Intrinsic Mode Functionga ajratadi.

Modlar soni K juda past tanlansa ayrim xususiyatlar bir komponentda aralashishi mumkin; juda yuqori tanlansa keraksiz ajratish yuzaga kelishi mumkin. Penalty factor α esa modal bandwidthni boshqaradi.

NRBOning vazifasi

NRBO ushbu tadqiqotda sirtni bevosita bashorat qiluvchi tarmoq emas. Uning vazifasi VMD uchun mos:

• modlar soni K,
• penalty factor α

qiymatlarini izlashdir.

Har bir candidate parametr juftligida VMD qo‘llanadi va hosil bo‘lgan IMFlarning o‘rtacha sample entropy qiymati fitness sifatida hisoblanadi. NRBO ushbu qiymatni kamaytirishga intilib, yanada ixcham va axborot takrorlanishi kam bo‘lgan decompositionni izlaydi.

Manba giperparametrlari

Manbadagi model nomi va LSTM qaydi

Maqola sarlavhasi va abstract model nomini SIFT-NRBO-VMD-Transformer deb beradi, usul va natijalar bo‘limlarining ko‘p joylarida esa VMD-NRBO-Transformer ishlatiladi. Verianla bu ikki ifodani ayni tadqiqot zanjirining manbada qo‘llangan ikki nomlanishi sifatida saqlaydi.

Bundan tashqari, matnda Transformer decoderga LSTM layer qo‘shilgani aytiladi. Bunga qaramay, 5-rasm, model nomi va giperparametrlar jadvalida alohida LSTM konfiguratsiyasi berilmagan. Shu sababli LSTMning aniq arxitektura roli manba matnida berilganidan batafsilroq tarzda chiqarib olinmagan.

Model Haqiqiy Sirt Morfologiyasini Qanchalik Yaxshi Bashorat Qildi?

50 xil ishlash sharoitidan tuzilgan ma’lumotlar to‘plamida %80 ta’lim–%20 test bo‘linishi bilan baholangan birlashtirilgan model R² = 0,96 va RMSE = 2,69 µm natija olgan; tajribaviy va bashorat qilingan uch o‘lchamli sirtlar katta darajada ustma-ust tushgan, eng yuqori lokal xatolar esa keskin asperity va kuchli morfologik gradient hududlarida kuzatilgan.

A–C sharoitlarida morfologiyani tasdiqlash

Manba 1-jadvaldagi A, B va C sharoitlarini alohida tasdiqlash misollari sifatida ko‘rsatadi. Har bir sharoitda:

• haqiqiy 3D sirt,
• model bashorati,
• absolute-error sirti

yonma-yon taqdim etiladi.

Xato xaritalarida keng ko‘lamli tizimli og‘ishdan ko‘ra lokal xatolar kuzatilgan. Manba bu hududlarni asperity deformation, plowing, material transfer, lokal spalling va tasodifiy sirt o‘zgarishlari bilan bog‘laydi.

O‘nta modelni taqqoslash

Bu taqqoslash faqat ushbu ma’lumotlar to‘plami va manbada ishlatilgan dastur/hyperparameter sharoitlari uchun amal qiladi. Model har bir tribologik tizimda barcha alternativalardan ustun degan xulosaga kelib bo‘lmaydi.

Ablation tadqiqoti

Manba ushbu natijalarni VMD non-stationary signalni osonroq ajraladigan komponentlarga aylantirishi, NRBO VMD parametrlarini qo‘lda tanlash zaruratini kamaytirishi va Transformer uzoq masofali munosabatlarni modellashtirishi bilan izohlaydi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Ishqalanish va yeyilish sinov qurilmasi

Tajriba UMT-Tribolab tribometerda disk-on-disk konfiguratsiyasida o‘tkazilgan. Tizim:

• 0–5000 r/min sozlanadigan tezlik,
• 0–2 MPa yuk oralig‘i,
• ±4 °C harorat nazorati aniqligi

ni ta’minlaydi.

Normal yuk DFH-200 bosim sensori yordamida real vaqtda o‘lchangan.

Namunalar

Friction disk mis asosidagi powder-metallurgy materialdan; mating disk esa 65 Mn po‘latdan tayyorlangan.

Friction disk geometriyasi:

• ichki diametr: 22 mm,
• tashqi diametr: 40,6 mm.

Taqqoslash imkonini saqlash maqsadida namunalar bir xil ishlab chiqarish partiyasidan tanlangan va boshlang‘ich ishlov berish sifati hamda sirt g‘adir-budurligi o‘xshash ekani ko‘rsatilgan.

Tanlangan tajriba sharoitlari

Manba jadvalida E va F bir xil qiymatlar bilan ko‘rsatilgan. Biroq keyingi pressure-analysis bo‘limida 0,2, 0,4, 0,6 va 0,8 MPa ishlatiladi. Shu sababli 0,6 MPa ning jadvaldagi ehtimoliy mosligi manbada aniq emas.

Aylanish tezligining ta’siri

0,2 MPa, 5 daqiqa va 25 °C sharoitida tezlik 250, 500, 750 va 1000 r/min qilib o‘zgartirilgan.

Manbaning fizik talqiniga ko‘ra, tezlik oshishi lubricant filmda shear thinning va lokal rupture hosil qiladi; gidrodinamik moylashdan mixed/boundary lubricationga o‘tishni osonlashtiradi; frictional heating, metal–metal contact, plowing, adhesive tearing, fatigue spalling va vibration ta’sirlarini kuchaytiradi.

Skuning tezlik bilan aniqroq o‘zgarishi, manbaga ko‘ra, ko‘proq extreme peak va deep valley hosil bo‘lishi bilan bog‘liq.

Bosimning ta’siri

250 r/min, 5 daqiqa va 25 °C da bosim 0,2, 0,4, 0,6 va 0,8 MPa sifatida tahlil qilingan.

Bosim oshgani sari haqiqiy kontakt hududlarida asperity deformation, lateral extrusion, material pile-up, abrasive wear, frictional heat va material transfer kuchayadi.

Manba Sskning bosimga ko‘proq sezgir bo‘lishini sirt balandligi taqsimoti tobora peak-dominated holatga kelishi bilan bog‘laydi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• SIFT sinovdan oldin va keyin ayni mikrohududni vizual ravishda qayta topishda qo‘llanishi mumkin.
• 1000 r/min va 1 MPa misolida 426 feature pair ichidan 67 juft izchil displacement klasterini hosil qilgan.
• VMD-NRBO-Transformer modeli manba ma’lumotlar to‘plamida R² = 0,96 va RMSE = 2,69 µm ga erishgan.
• Taklif etilgan model manbada taqqoslangan to‘qqizta alternativ modelga nisbatan pastroq RMSE va yuqoriroq R² ko‘rsatgan.
• VMD, NRBO va Transformer olib tashlangan ablation versiyalarida ishlash ko‘rsatkichlari pasayadi.
• Aylanish tezligi oshgani sari sirt g‘adir-budurligi va extreme morphology xususiyatlari ortadi.
• Bosim oshgani sari sirt g‘adir-budurligi, plastik deformatsiya va cho‘qqi-dominant morfologiya ortadi.
• Manba natijalarida aylanish tezligi Sku ga, bosim esa Ssk ga kuchliroq ta’sir qilishi bildirilgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

• Modelning real vaqtli o‘rnatilgan burg‘ilash mashinasida ishlashi ko‘rsatilmagan.
• Tadqiqot hozircha maydondagi barcha ho‘l ilashish tizimlari uchun universal nosozlik chegarasini belgilamaydi.
• SIFT ORB va Harris + NCC ga nisbatan necha foiz aniqroq ekani sonli localization-error bilan ko‘rsatilmagan.
• 50 ta ishlash sharoitidan tashqaridagi sharoitlarga ayni aniqlik bilan umumlashtirish kafolatlanmaydi.
• R² = 0,96 har bir lokal asperity nuqtasi ayni aniqlikda bashorat qilinganini anglatmaydi.
• Model bevosita qolgan xizmat muddati yoki failure probability ni bermaydi.
• Surface morphology bashorati bilan haqiqiy mashina nosozligi yuz beradigan vaqt bir xil chiqish emas.

Manba ichidagi hisobot cheklovlari

Maqolaning ilmiy talqinida uch jihat alohida saqlanishi kerak.

Birinchisi: Model nomi NRBO-VMD-Transformer va VMD-NRBO-Transformer sifatida ikki xil tartibda ishlatiladi.

Ikkinchisi: Pressure experiment jadvalida 0,6 MPa sharoitining aniq mosligi ko‘rinmaydi.

Uchinchisi: Conclusion matnida Ssk va Sku sonlari yonida µm ishlatilgan; biroq maqolaning o‘z matematik ta’riflarida bu ikki parametr normallashtirilgan, o‘lchovsiz statistikalar hisoblanadi.

Ushbu farqlar Verianla tomonidan manbadan tashqari taxminlar bilan tuzatilmagan.

Kelajakdagi tadqiqot

Mualliflar keyingi bosqichda modelning lightweight deployment va embedded implementation versiyalarini ishlab chiqishni, shu orqali sirt morfologiyasi va yeyilish holatini amaliy tizimlarda yanada real vaqtga yaqin bashorat qilishni maqsad qilgan.

Manba va Usul Haqida Izoh

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

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

Muassasalar: 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.

Nashriyotchi: MDPI.

Jild / son / maqola: 14(6), 687.

DOI: 10.3390/machines14060687.

Yuborilgan: 26 Aprel 2026.

Reviziya: 6 Iyun 2026.

Qabul: 9 Iyun 2026.

Nashr: 14 Iyun 2026.

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan tadqiqot maqolasi.

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

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

Ma’lumotlarning mavjudligi: Tadqiqot ma’lumotlari maxfiylik cheklovlari tufayli corresponding authordan so‘rov asosida olinishi mumkinligi bildirilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi / institutsional bog‘liqlik: Barcha mualliflar CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology xodimlaridir. Tadqiqot CNPC tomonidan moliyalashtirilgan. Mualliflar moliyalashtiruvchi tadqiqot dizayni, ma’lumot yig‘ish, tahlil, talqin, maqola yozish yoki nashr qarorida rol o‘ynamaganini bildiradilar.

Usul: UMT-Tribolab disk-on-disk yeyilish tajribasi; white-light interferometry; 3000 mikrohududli sirt skani; SIFT feature matching; VMD; NRBO parameter optimization; Transformer sequence prediction; to‘qqiz modelni taqqoslash va ablation tahlili.

Asosiy tasdiqlash natijasi: Birlashtirilgan model manba ma’lumotlar to‘plamida R² = 0,96 va RMSE = 2,69 µm ga erishgan.

Asosiy tajribaviy morfologiya natijasi: Ham rotational speed, ham pressure oshganda Ra, Ssk va Sku ortadi; manba aylanish tezligini Sku ga, bosimni esa Ssk ga sezgirroq omil sifatida talqin qiladi.

Asosiy cheklov: Tadqiqot laboratoriyaga asoslangan bo‘lib, real vaqtli o‘rnatilgan dala qo‘llanmasini hali tasdiqlamaydi. Shuningdek, model nomlanishi, 0,6 MPa tajriba sharoitining jadvaldagi mosligi va Ssk/Sku birliklarining ko‘rsatilishi bo‘yicha manba ichida hisobot tafovutlari mavjud.