CN110608660B - 一种电涡流传感器位移、温度预测方法 - Google Patents

一种电涡流传感器位移、温度预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电涡流传感器位移、温度预测方法，首先在25℃～400℃环境温度下，在每一个具体温度值下控制电涡流传感器所测位移依次为0mm～60mm，在每一个具体位移值下，采集电涡流传感器线圈的频率、品质因数和电感值；然后选取数据训练集和数据测试集；对选取的数据进行归一化处理，并使用支持向量回归算法进行建模；最后利用选取的测试集数据代入步骤3所建模型，输出预测变量位移和温度。本发明解决了现有实际工程中，高温情况下，使用电涡流传感器同时检测环境温度和目标位移比较难的问题。

Description

一种电涡流传感器位移、温度预测方法
技术领域
本发明属于高温无损检测技术领域，具体涉及一种电涡流传感器位移、温度预测方法。
背景技术
随着工业技术的迅速发展，检测成为整个工业生产流程中一个不可或缺的重要环节。尤其是在某些特定的高温环境下，如钢厂生产车间的钢坯位置检测、玻璃生产车间中玻璃镀膜器的高度检测和电站锅炉空气预热器中的密封间隙检测等，它们的目标温度最高可达700℃，这就为精密检测带来了巨大的困难。电涡流传感器是一种无损的位移传感器，因其具有抗腐蚀、耐高温和高精度的优点，被广泛应用于工业生产中的高温高精度测量。但目前的电涡流传感器仅用于检测位移，由于高温环境的影响，环境温度、位移与频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)的规律尚不明晰，这使得位移检测存在较大误差。因此，提出一种电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)与环境温度(T)和位移(x)的建模方法，对于使用电涡流传感器同时检测环境温度和目标位移具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种电涡流传感器位移、温度预测方法，解决了现有实际工程中，高温情况下，使用电涡流传感器同时检测环境温度和目标位移比较难的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种电涡流传感器位移、温度预测方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1、在25℃～400℃环境温度下，在每一个具体温度值下控制电涡流传感器所测位移依次为0mm～60mm，在每一个具体位移值下，采集电涡流传感器线圈的频率、品质因数和电感值；
步骤2、选取数据训练集和数据测试集；
步骤3、对选取的数据进行归一化处理，并使用支持向量回归算法进行建模；
步骤4、利用选取的测试集数据代入步骤3所建模型，输出预测变量位移和温度。
本发明的特点还在于，
步骤1中采集起始温度设为40℃，测温间隔为20℃。
步骤1中测距间隔设为2mm。
步骤2具体如下：
步骤2.1、将步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)所有数据看作集合S，设集合S中共有n个第一子集，即：
S＝{S1,S2,…Sn}，
其中，n＝1,2,3…，
每一个第一子集均包含5个元素，即：Sm＝(Lm，fm，Qm，Tm，xm)T，1≤m≤n，且m为正整数，Lm为电涡流传感器线圈的电感值，fm为电涡流传感器线圈上所加的频率值，Qm为电涡流传感器线圈品质因数值，Tm为电涡流传感器所处环境温度值，xm为电涡流传感器所测位移值，n为采集的数据总组数；
步骤2.2、将集合S按照数据组数n平均分成k个不相交的第二子集，每个第二子集中有n/k组数据，n＝qk,q为正整数，打乱顺序平均分，每个子集中有
Figure BDA0002181969430000035
组数据，从中随机抽出一个第二子集作为测试集，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集，或者把每个第二子集依次作为测试集，然后，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集。
步骤3具体如下：
步骤3.1、对步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)分别根据式(1)进行归一化处理：
Figure BDA0002181969430000031
式中，μ为输入变量Lm、fm、Qm和输出变量Tm、xm，μmin为各个变量的最小值，μmax为各个变量的最大值；
步骤3.2、使用支持向量回归算法进行建模：输入变量Lm、fm、Qm和输出变量Tm或xm的关系是高度非线性的，设步骤2.2选取的所有训练集数据的拟合误差精度为ε，根据结构风险最小化准则构造目标函数，然后通过拉格朗日法将优化问题转化为对偶优化问题，如式(2)：
Figure BDA0002181969430000032
Figure BDA0002181969430000033
式中，
Figure BDA0002181969430000034
是拉格朗日系数，K(x，x′)是径向基核函数，yi是输出数据，ε是训练数据的拟合误差精度，C为惩罚参数，其中，
Figure BDA0002181969430000041
式中，x，x′是两个特征向量，
Figure BDA0002181969430000042
为两个特征向量之间的平方欧几里得距离，x′为核函数的中心，σ为自由参数，是函数的宽度参数,σ控制函数的径向作用范围；
最终得到拟合函数的形式如式(4)：
Figure BDA0002181969430000043
式中，αi、
Figure BDA0002181969430000044
是拉格朗日系数，K(xi,x)是径向基核函数，b为高维空间线性回归函数系数，式(4)中f(x)即为所建模型。
步骤4具体如下：利用步骤2.2选取的测试集数据代入步骤3.2所建模型，输入数据为电涡流传感器线圈的电感值Lm、频率fm、品质因数Qm，步骤3.2所建模型预测的输出变量为电涡流传感器所测位移xm'或电涡传感器所处环境温度Tm'。
本发明的有益效果是，一种电涡流传感器位移、温度预测方法，首先进行数据采集，控制电涡流传感器所处环境温度依次为25℃～400℃，采集温度的间隔为20℃，在每一个具体温度值下，控制电涡流传感器所测位移依次为0mm～60mm，采集位移的间隔为2mm，在每一个具体位移值下，利用LCR测试仪采集电涡流传感器线圈的频率、品质因数和电感值。然后，将采集的全部数据集合S＝{S1,S2,…Sn}(n＝1,2,3…)按照数据组数平均分成k个不相交的第二子集，每一个第二子集中有n/k(n＝qk,q为正整数)组数据。接着，从分好的第二子集里面，随机抽出一个第二子集作为测试集，其它k-1个第二子集作为训练集。其次，对于选取的训练集，使用支持向量回归算法进行建模。最后，利用选取的测试集，验证所建模型的准确性。在高温条件下，使用电涡流传感器可以同时检测环境温度和目标位移，且检测误差小，精度高。
附图说明
图1是本发明(k＝15)时，预测电涡流传感器位移误差图；
图2是本发明(k＝15)时，预测电涡流传感器位移误差分布图；
图3是本发明(k＝15)时，预测电涡流传感器温度误差图；
图4是本发明(k＝15)时，预测电涡流传感器温度误差分布图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种电涡流传感器位移、温度预测方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1、在25℃～400℃环境温度下，在每一个具体温度值下控制电涡流传感器所测位移依次为0mm～60mm，在每一个具体位移值下，采集电涡流传感器线圈的频率、品质因数和电感值；其中采集起始温度设为40℃，测温间隔为20℃，测距间隔设为2mm。
步骤2、选取数据训练集和数据测试集，具体如下：
步骤2.1、将步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)所有数据看作集合S，设集合S中共有n个第一子集，即：
S＝{S1,S2,…Sn}，
其中，n＝1,2,3…，
每一个第一子集均包含5个元素，即：Sm＝(Lm，fm，Qm，Tm，xm)T，1≤m≤n，且m为正整数，Lm为电涡流传感器线圈的电感值，fm为电涡流传感器线圈上所加的频率值，Qm为电涡流传感器线圈品质因数值，Tm为电涡流传感器所处环境温度值，xm为电涡流传感器所测位移值，n为采集的数据总组数；
步骤2.2、将集合S按照数据组数n平均分成k个不相交的第二子集，每个第二子集中有n/k组数据，n＝qk,q为正整数，打乱顺序平均分，每个子集中有
Figure BDA0002181969430000061
组数据，从中随机抽出一个第二子集作为测试集，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集，或者把每个第二子集依次作为测试集，然后，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集。
步骤3、对选取的数据进行归一化处理，并使用支持向量回归算法进行建模，具体如下：
步骤3.1、对步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)分别根据式(1)进行归一化处理：
Figure BDA0002181969430000062
式中，μ为输入变量Lm、fm、Qm和输出变量Tm、xm，μmin为各个变量的最小值，μmax为各个变量的最大值；
步骤3.2、使用支持向量回归算法进行建模：输入变量Lm、fm、Qm和输出变量Tm或xm的关系是高度非线性的，对于非线性回归问题，SVR算法先通过非线性变换，将输入空间的数据变换到一个高维空间，然后在高维空间进行线性回归。设步骤2.2选取的所有训练集数据的拟合误差精度为ε，根据结构风险最小化准则构造目标函数，然后通过拉格朗日法将优化问题转化为对偶优化问题，如式(2)：
Figure BDA0002181969430000063
Figure BDA0002181969430000071
式中，
Figure BDA0002181969430000072
是拉格朗日系数，K(x，x′)是径向基核函数，yi是输出数据，ε是训练数据的拟合误差精度，C为惩罚参数，其中，
Figure BDA0002181969430000073
式中，x，x′是两个特征向量，
Figure BDA0002181969430000074
为两个特征向量之间的平方欧几里得距离，x′为核函数的中心，σ为自由参数，是函数的宽度参数,σ控制函数的径向作用范围；
最终得到拟合函数的形式如式(4)：
Figure BDA0002181969430000075
式中，αi、
Figure BDA0002181969430000076
是拉格朗日系数，K(xi,x)是径向基核函数，b为高维空间线性回归函数系数，式(4)中f(x)即为所建模型。
步骤4、利用选取的测试集数据代入步骤3所建模型，输出预测变量位移和温度，具体如下：利用步骤2.2选取的测试集数据代入步骤3.2所建模型，输入数据为电涡流传感器线圈的电感值Lm、频率fm、品质因数Qm，步骤3.2所建模型预测的输出变量为电涡流传感器所测位移xm'或电涡传感器所处环境温度Tm'。
实施例1
利用本发明对实验采集的数据进行建模与预测：
首先，采集5770组数据，将全部数据集S＝{S1,S2,…Sn}(n＝1,2,3…)按照数据组数平均分成10个不相交的子集，那么每一个子集均有577组数据。其次，从分好的10个子集里面，随机抽出1个子集作为测试集，与之对应的其它9个子集作为训练集；
再次，对于选取的训练集，首先利用公式
Figure BDA0002181969430000081
对其进行归一化处理，然后使用支持向量回归算法进行建模；
最后，把选取的测试集代入所建模型，预测输出变量位移(x′1)或温度(T′1)，并将预测输出量位移(x′1)或温度(T′1)与实际实验输出数据位移x1或温度T1进行比较，验证模型的准确性。
表1为本发明预测的结果。由表1的结果可以看出，本发明预测准确率高。
表1本发明预测结果
Figure BDA0002181969430000082
实施例2
首先，采集5775组数据，将全部数据集S＝{S1,S2,…Sn}(n＝1,2,3…)按照数据组数平均分成15个不相交的子集，那么每一个子集均有385组数据。
其次，从分好的15个子集里面，随机抽出1个子集作为测试集，与之对应的其它14个子集作为训练集；
再次，对于选取的训练集，首先利用公式
Figure BDA0002181969430000091
对其进行归一化处理，然后使用支持向量回归算法进行建模；
最后，把选取的测试集代入所建模型，预测输出变量位移(x′1)或温度(T′1)，并将预测输出量位移(x′1)或温度(T′1)与实际实验输出数据位移x1或温度T1进行比较，验证模型的准确性。
表2为本发明预测的结果。由表2的结果可以看出来，本发明预测准确率高。
表2本发明预测结果
Figure BDA0002181969430000092
图1是利用测试集数据测试所建位移模型的准确性，从图1中可以看出，该模型对电涡流传感器所测位移的预测误差集中在±0.2mm，预测精度高，准确率高。图2是所建位移模型中，位移预测误差与其对应的概率密度分布图，从图2中可以看出，该模型对电涡流传感器所测位移的预测误差在±0.05mm内，所对应的概率密度非常大。说明模型预测精度高，准确率高。图3是利用测试集数据测试所建温度模型的准确性，从图3中可以看出，该模型对电涡流传感器所处环境温度的预测误差集中在±0.25℃，预测精度高，准确率高。图4是所建温度模型中，温度预测误差与其对应的概率密度分布图，从图4中可以看出，该模型对电涡流传感器所所处环境温度的预测误差在±0.05℃内，所对应的概率密度非常大。说明模型预测精度高，准确率高。

Claims (3)

1.一种电涡流传感器位移、温度预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1、在25℃～400℃环境温度下，在每一个具体温度值下控制电涡流传感器所测位移依次为0mm～60mm，在每一个具体位移值下，采集电涡流传感器线圈的频率、品质因数和电感值；
步骤1中采集起始温度设为40℃，测温间隔为20℃；
步骤1中测距间隔设为2mm；
步骤2、选取数据训练集和数据测试集；
步骤3、对选取的数据进行归一化处理，并使用支持向量回归算法进行建模；
所述步骤3具体如下：
步骤3.1、对步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)分别根据式(1)进行归一化处理：
Figure FDA0003210262480000011
式中，μ为输入变量Lm、fm、Qm和输出变量Tm、xm，μmin为各个变量的最小值，μmax为各个变量的最大值；
步骤3.2、使用支持向量回归算法进行建模：输入变量Lm、fm、Qm和输出变量Tm或xm的关系是高度非线性的，设步骤2.2选取的所有训练集数据的拟合误差精度为ε，根据结构风险最小化准则构造目标函数，然后通过拉格朗日法将优化问题转化为对偶优化问题，如式(2)：
Figure FDA0003210262480000021
Figure FDA0003210262480000022
式中，αi、
Figure FDA0003210262480000023
αj、
Figure FDA0003210262480000024
是拉格朗日系数，K(x，x′)是径向基核函数，yi是输出数据，ε是训练数据的拟合误差精度，C为惩罚参数，其中，
K(x，x′)＝e-γ||x-x′|| (3)
式中，x，x′是两个特征向量，||x-x′||为两个特征向量之间的平方欧几里得距离，x′为核函数的中心，γ为自由参数；
最终得到拟合函数的形式如式(4)：
Figure FDA0003210262480000025
式中，αi、
Figure FDA0003210262480000026
是拉格朗日系数，K(x，x′)是径向基核函数，b为高维空间线性回归函数系数，式(4)中f(x)即为所建模型；
步骤4、利用选取的测试集数据代入步骤3所建模型，输出预测变量位移和温度。
2.根据权利要求1所述的一种电涡流传感器位移、温度预测方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：
步骤2.1、将步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)所有数据看作集合S，设集合S中共有n个第一子集，即：
S＝{S1,S2,···Sn}，
其中，n＝1,2,3···，
每一个第一子集均包含5个元素，即：Sm＝(Lm，fm，Qm，Tm，xm)T，1≤m≤n，且m为正整数，Lm为电涡流传感器线圈的电感值，fm为电涡流传感器线圈上所加的频率值，Qm为电涡流传感器线圈品质因数值，Tm为电涡流传感器所处环境温度值，xm为电涡流传感器所测位移值，n为采集的数据总组数；
步骤2.2、将集合S按照数据组数n平均分成k个不相交的第二子集，每个第二子集中有n/k组数据，n＝qk,q为正整数，打乱顺序平均分，每个子集中有
Figure FDA0003210262480000031
组数据，从中随机抽出一个第二子集作为测试集，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集，或者把每个第二子集依次作为测试集，然后，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集。
3.根据权利要求1所述的一种电涡流传感器位移、温度预测方法，其特征在于，所述步骤4具体如下：利用步骤2.2选取的测试集数据代入步骤3.2所建模型，输入数据为电涡流传感器线圈的电感值Lm、频率fm、品质因数Qm，步骤3.2所建模型预测的输出变量为电涡流传感器所测位移xm'或电涡流传感器所处环境温度Tm'。
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