CN114813037A - 一种空化流动结构频率分布特征分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种空化流动结构频率分布特征分析方法，涉及空化结构分析领域，该方法包括：以高速摄影图像序列为输入，构建形成按照时间顺序排列的灰度矩阵；在灰度矩阵内单个像素点位置提取按时间排列的灰度值，对其进行FFT变换后，将结果存储到与图像分辨率相等的矩阵中的相同像素位置；对所有像素点均进行上述处理，获得一个与输入图像空间分辨率一致、另一维度为频率特征的频率矩阵。然后通过提取相同频率维度的数据，获得空化结构某一频率特征在空间的分布，其结果可通过等值线、云图等方式灵活表征。该方法适用于静置绕流物体空化非定常流动结构特征的分析，可为空化流动结构导致的脉动源频率特性的分析提供支撑。

Description

一种空化流动结构频率分布特征分析方法
技术领域
本发明涉及空化结构分析领域，尤其是一种空化流动结构频率分布特征分析方法。
背景技术
空化的出现在工程上通常会引起振动、噪声以及空蚀等危害，原因是其非定常流动结构演化会导致流场存在强烈的脉动，以往对其认识和描述主要以观察描述等定性手段为主，缺乏定量化的技术手段。尤其对于空化流场中特性频率特征由空化的何种流动结构产生，认识十分有限。因此，如何在传统图像观察为主的方法上提取定量化的信息是空化脉动源特性研究中的重要环节。目前并没有有效技术手段能够解决上述技术问题。
发明内容
本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种空化流动结构频率分布特征分析方法，用于空化流动非定常结构频率特征的提取和分析。本发明适用于静置绕流物体空化非定常流动结构特征的分析，可为空化流动结构导致的脉动源频率特性的分析提供支撑。
本发明的技术方案如下：
一种空化流动结构频率分布特征分析方法，包括如下步骤：
基于空化形态图像构建图像灰度矩阵；
对图像灰度矩阵进行FFT处理，基于得到的频率特征构建全像素频率矩阵；
从全像素频率矩阵中提取频率分布特征，并转换为特定表达形式进行展示。
其进一步的技术方案为，基于空化形态图像构建图像灰度矩阵，包括：
获取空化形态演化的高速摄影图像；
将高速摄影图像转换为二维灰度图像；
将二维灰度图像按照一定时间顺序排列，形成三维的图像灰度矩阵。
其进一步的技术方案为，对图像灰度矩阵进行FFT处理，基于得到的频率特征构建全像素频率矩阵，包括：
提取图像灰度矩阵中单个像素点位置上的像素序列，获得按照时间顺序排列的单像素点灰度值序列；
对单像素点灰度值序列做FFT变换，获得单像素点对应的频率特征；
建立一个新的三维矩阵，矩阵的二维平面与空化形态图像的分辨率相同，将得到的频率特征按照一定大小顺序排列并作为矩阵的第三维度，第三维度的元素数量与经FFT处理后的频率数量相同；
将图像灰度矩阵中所有像素点的FFT变换结果存放到新建三维矩阵中像素坐标相同的位置，得到全像素频率矩阵。
其进一步的技术方案为，从全像素频率矩阵中提取频率分布特征，并转换为特定表达形式进行展示，包括：
从全像素频率矩阵中提取同一频率维度上的数据，获得产生某一频率的空化流动结构在图像空间内的强度分布数据，定义为频率模态；
将频率模态转换为特定表达形式进行展示，特定表达形式包括等值线和云图。
本发明的有益技术效果是：
通过将空化形态图像的二维灰度图像按照时间顺序排列构建成图像灰度矩阵，然后在全部像素点上进行单点FFT变换之后，把变换结果按照频率维度重新排列从而构成全像素频率矩阵，此时频率维度上相同维度层的数据则表征产生某一频率的空化流动结构的空间分布特征，物理意义明确，其结果可通过等值线、云图等方式灵活表征；本方法适用于静置绕流物体空化非定常流动结构特征的分析，可为空化流动特定频率脉动源分布特性的分析提供有效依据。
附图说明
图1是本申请提供的空化流动结构频率分布特征分析方法的流程图。
图2是本申请提供的空化形态图像。
图3是本申请提供的图像灰度矩阵示意图。
图4是本申请提供的全像素频率矩阵示意图。
图5是本申请提供的某一频率的空化流动结构的分布云图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
当前对空化流动结构的研究主要依赖于视觉观察，即借助频闪仪或高速相机等设备获取空化形态的系列图像，如图2所示，然后对观察到的空化结构进行定性描述，缺乏对流动结构特征的定量化表征手段。
本发明针对空化流动结构特征描述以主观描述为主的问题，结合数据处理及表征手段，提出了一种空化流动结构频率分布特征分析方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤1：基于空化形态图像构建图像灰度矩阵，具体包括：
1)获取空化形态演化的高速摄影图像，也即获取一定空化数下的高速摄影图像，如图2所示。
2)将高速摄影图像转换为二维灰度图像。
数据处理时保证图像为灰度图像，若为彩色三维图像则首先转换为灰度图像。此时图像的数据格式是具有a×b个像素点的二维矩阵，每个像素点上都具有灰度值f(xi,yj)tk，其中：xi为第i个像素点的横坐标，yi为第i个像素点的纵坐标，tk表示第k个时刻。
3)将二维灰度图像按照一定时间顺序排列，得到每个像素点都按时间顺序排列的三维图像灰度矩阵。其数据结构如图3所示，表示Im1～ImN张二维灰度图像按时间顺序堆叠的三维矩阵。
步骤2：对图像灰度矩阵进行FFT处理，基于得到的频率特征构建全像素频率矩阵，具体包括：
1)提取图像灰度矩阵中单个像素点位置(xi,yj)上的像素序列，获得按照时间顺序排列的单像素点灰度值序列。
2)对单像素点灰度值序列做FFT变换，获得单像素点对应的频率特征。
3)建立一个新的三维矩阵，矩阵的二维平面与空化形态图像的分辨率相同，将得到的频率特征按照一定大小顺序排列并作为矩阵的第三维度，且第三维度的元素数量与经FFT处理后的频率数量相同。
4)将图像灰度矩阵中所有像素点的FFT变换结果存放到新建三维矩阵中像素坐标相同的位置(xi,yj)，得到由所有像素点单点时间序列FFT处理后的全像素频率矩阵。其数据结构如图4所示，平面表示像素空间位置，第三维度表示频率F1～Fn。
步骤3：从全像素频率矩阵中提取频率分布特征，并转换为特定表达形式进行展示。
从全像素频率矩阵中提取同一频率维度上的数据，获得产生某一频率的空化流动结构在图像空间内的强度分布数据，定义为频率模态。
在分析过程中，可根据需要将全像素频率矩阵在同一频率维度的数据提取后，以等值线或云图等方式进行展示，如图5所示。本方法适用于静置绕流物体空化非定常流动结构特征的分析，可为空化流动特定频率脉动源分布特性的分析提供有效依据。
以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种空化流动结构频率分布特征分析方法，其特征在于，所述方法包括：
基于空化形态图像构建图像灰度矩阵；
对所述图像灰度矩阵进行FFT处理，基于得到的频率特征构建全像素频率矩阵；
从所述全像素频率矩阵中提取频率分布特征，并转换为特定表达形式进行展示。
2.根据权利要求1所述的空化流动结构频率分布特征分析方法，其特征在于，所述基于空化形态图像构建图像灰度矩阵，包括：
获取空化形态演化的高速摄影图像；
将所述高速摄影图像转换为二维灰度图像；
将所述二维灰度图像按照一定时间顺序排列，形成三维的图像灰度矩阵。
3.根据权利要求1所述的空化流动结构频率分布特征分析方法，其特征在于，所述对所述图像灰度矩阵进行FFT处理，基于得到的频率特征构建全像素频率矩阵，包括：
提取所述图像灰度矩阵中单个像素点位置上的像素序列，获得按照时间顺序排列的单像素点灰度值序列；
对所述单像素点灰度值序列做FFT变换，获得单像素点对应的频率特征；
建立一个新的三维矩阵，所述矩阵的二维平面与所述空化形态图像的分辨率相同，将得到的频率特征按照一定大小顺序排列并作为所述矩阵的第三维度，所述第三维度的元素数量与经FFT处理后的频率数量相同；
将所述图像灰度矩阵中所有像素点的FFT变换结果存放到新建三维矩阵中像素坐标相同的位置，得到全像素频率矩阵。
4.根据权利要求3所述的空化流动结构频率分布特征分析方法，其特征在于，所述从所述全像素频率矩阵中提取频率分布特征，并转换为特定表达形式进行展示，包括：
从所述全像素频率矩阵中提取同一频率维度上的数据，获得产生某一频率的空化流动结构在图像空间内的强度分布数据，定义为频率模态；
将所述频率模态转换为特定表达形式进行展示，所述特定表达形式包括等值线和云图。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007170981A (ja) * 2005-12-22 2007-07-05 Hitachi Plant Technologies Ltd キャビテーション気泡衝撃圧検出装置
US20100056924A1 (en) * 2006-11-20 2010-03-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Control and display of ultrasonic microbubble cavitation
WO2011070674A1 (ja) * 2009-12-11 2011-06-16 株式会社 東芝 立体画像の奥行き頻度解析装置および方法
DE102013014539A1 (de) * 2013-09-03 2015-03-05 Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertreten durch den Präsidenten der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Gerät und Verfahren zur Messung einer Kavitationsstärke in einem flüssigen Medium
CN107907296A (zh) * 2017-10-27 2018-04-13 清华大学 水洞实验用非定常空化流激振动多场同步测量系统
CN108663677A (zh) * 2018-03-29 2018-10-16 上海智瞳通科技有限公司 一种多传感器深度融合提高目标检测能力的方法
CN108827876A (zh) * 2018-04-03 2018-11-16 中国科学院声学研究所 一种空化云空化强度的测量方法
CN109523537A (zh) * 2018-11-20 2019-03-26 北京理工大学 一种基于图像处理的非定常空化流动结构精细化分析方法
CN110206743A (zh) * 2019-05-28 2019-09-06 浙江大学 一种基于噪声纹理和气泡形态对照的轴流泵空化特征提取方法
CN110458976A (zh) * 2019-07-18 2019-11-15 浙江大学 一种基于小波和主分量分析的螺旋桨空化状态检测方法
CN112417709A (zh) * 2020-12-12 2021-02-26 西北工业大学 一种基于纹影图像的动力学模态分析方法
CN113663622A (zh) * 2021-08-23 2021-11-19 飞依诺科技(苏州)有限公司 超声空化参数调整方法和超声空化装置

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007170981A (ja) * 2005-12-22 2007-07-05 Hitachi Plant Technologies Ltd キャビテーション気泡衝撃圧検出装置
US20100056924A1 (en) * 2006-11-20 2010-03-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Control and display of ultrasonic microbubble cavitation
WO2011070674A1 (ja) * 2009-12-11 2011-06-16 株式会社 東芝 立体画像の奥行き頻度解析装置および方法
DE102013014539A1 (de) * 2013-09-03 2015-03-05 Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertreten durch den Präsidenten der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Gerät und Verfahren zur Messung einer Kavitationsstärke in einem flüssigen Medium
CN107907296A (zh) * 2017-10-27 2018-04-13 清华大学 水洞实验用非定常空化流激振动多场同步测量系统
CN108663677A (zh) * 2018-03-29 2018-10-16 上海智瞳通科技有限公司 一种多传感器深度融合提高目标检测能力的方法
CN108827876A (zh) * 2018-04-03 2018-11-16 中国科学院声学研究所 一种空化云空化强度的测量方法
CN109523537A (zh) * 2018-11-20 2019-03-26 北京理工大学 一种基于图像处理的非定常空化流动结构精细化分析方法
CN110206743A (zh) * 2019-05-28 2019-09-06 浙江大学 一种基于噪声纹理和气泡形态对照的轴流泵空化特征提取方法
CN110458976A (zh) * 2019-07-18 2019-11-15 浙江大学 一种基于小波和主分量分析的螺旋桨空化状态检测方法
CN112417709A (zh) * 2020-12-12 2021-02-26 西北工业大学 一种基于纹影图像的动力学模态分析方法
CN113663622A (zh) * 2021-08-23 2021-11-19 飞依诺科技(苏州)有限公司 超声空化参数调整方法和超声空化装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄彪 等: "绕平头回转体非定常空化流体动力特性研究" *

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