1162 / 2023-03-16 15:22:19
利用LSTM神经网络进行弹流油膜测量
Abstract Accepted
赵杨 / 深圳职业技术学院
弹流润滑中油膜形貌及膜厚的测量一般利用光干涉方法进行。然而,利用光干涉进行油膜测量需要人工对光干涉图像进行处理,划分光干涉条纹级次及所属区域。导致整个测量过程耗时较长,受人为因素干扰比较大。为此,我们提出利用人工神经网络技术对光干涉图像进行分析,实现光干涉图像到弹流油膜中心形貌及膜厚的序列到序列学习[1]。为此,我们设计了序列到序列的长短时记忆(LSTM)神经网络,所设计的LSTM网络含三层LSTM结构,每层LSTM网络连接dropout层提高所设计网络的稳健性。图1为所设计的LSTM网络结构。经过网络训练,我们所设计的LSTM网络成功实现了光干涉图像的弹流润滑油膜的自动测量,实现了在数秒钟以内完成弹流油膜的光干涉测量。图2所示为LSTM神经网络测量结果与经典多光束干涉方法测量结果比较,证明我们所提出的基于LSTM神经网络方法的有效性。为进一步提高LSTM对于特殊条件下的有效性,我们还提出将多个神经网络组装成神经网络森林,通过多个神经网络的预测结果共同确定弹流润滑的膜厚,降低单个神经网络的测量误差。

 
Important Date
  • Conference Date

    Apr 24

    2023

    to

    Apr 27

    2023

  • Mar 20 2023

    Draft paper submission deadline

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