一种面向新型航空发动机的超高温光学测量的系统及方法与流程

本发明涉及精准测量的，尤其涉及一种面向新型航空发动机的超高温光学测量的系统及方法。

背景技术：

1、近年来，精准测量技术迅速发展，温度传感器在卫星、火箭、飞船和空间站等航天器的温度测控系统中应用广泛。随着传感器先进技术工艺不断兴起，温度传感器正由传统分离式向模拟集成化和智能化的方向发展。

2、目前，在公开号为cn 108007579 a的中国发明专利中，公开了超高温材料光谱发射率测量系统及其使用方法，该方法通过一体化的设计实现超高温材料的光谱发射率测量，与此同时，采用降低背景辐射技术极大地提高被测样品的光谱发射率测量精度，但是相关技术中没有对待测对象的实际应用场景进行模拟，缺少测量的对比性，没有对影响测量精度的干扰因素进行补偿，不利于测量的精确性。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：相关技术中没有对待测对象的实际应用场景进行模拟，缺少测量的对比性，没有对影响测量精度的干扰因素进行补偿，不利于测量的精确性。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：第一方面，一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法，包括以下步骤：

3、步骤s1，获取试验数据，基于时间序列对所述试验数据进行整理，生成试验数据集，所述试验数据集包括发射源波长、待测对象的接触温度和待测对象的非接触温度；

4、步骤s2，在发射源波长相同情况下，对待测对象的非接触温度进行分析，得到待测对象的理想波长，遍历试验数据集中的发射源波长，对匹配于理想波长的发射源波长情况下的待测对象的接触温度和待测对象的非接触温度进行作差处理，得到非接触偏差；

5、步骤s3，对非接触偏差进行分析，得到干扰因素，计算干扰因素对应的补偿量，将所述补偿量和干扰因素进行加权计算，得到补偿后的干扰因素；

6、步骤s4，以补偿后的干扰因素和理想波长为输入量，训练用于反馈待测对象的非接触温度的机器学习模型，并对所述机器学习模型进行测试，直到准确度达到第一阈值时停止。

7、作为本发明所述的一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法的一种优选方案，其中：所述步骤s1包括如下子步骤：

8、步骤s11，通过接触式探测器获取待测对象的接触温度，通过非接触式探测器获取待测对象的非接触温度，获取发射源波长；

9、步骤s12,基于时间序列对所述待测对象的接触温度、所述待测对象的非接触温度和所述发射源波长进行整理，生成试验数据集。

10、作为本发明所述的一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法的一种优选方案，其中：所述步骤s2包括如下子步骤：

11、步骤s21，遍历试验数据集中的发射源波长，选取若干相同的发射源波长，获取对应的待测对象的非接触温度和对应的待测对象的接触温度；

12、步骤s22，计算所述待测对象的非接触温度的平均值，根据黑体辐射的普朗克定律对应的普朗克曲线，得到待测对象的理想波长；

13、步骤s23，遍历试验数据集中的发射源波长，对匹配于理想波长的发射源波长情况下的待测对象的接触温度和待测对象的非接触温度进行作差处理，得到非接触偏差。

14、作为本发明所述的一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法的一种优选方案，其中：所述步骤s3包括如下子步骤：

15、步骤s31，获取非接触偏差，并对非接触偏差进行分析，得到干扰因素，所述干扰因素包括待测对象的辐射率、环境温度和环境湿度；

16、步骤s32，调用历史试验数据库，获取历史非接触温度与历史接触温度的接触温度的差值小于第二阈值对应的干扰因素，计算干扰因素对应的补偿量，将所述补偿量和干扰因素进行加权计算，得到补偿后的干扰因素。

17、作为本发明所述的一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法的一种优选方案，其中：所述非接触偏差的分析逻辑包括：

18、获取待测对象的辐射率、拍摄距离、环境温度、环境湿度、待测物表面平滑度和测量角度，获取试验数据集中的待测对象的非接触温度，通过协方差矩阵算法分别计算待测对象的辐射率、拍摄距离、环境温度、环境湿度、测物表面平滑度和测量角度与非接触温度的协方差，选取协方差不为0的参数作为干扰因素，所述干扰因素包括待测对象的辐射率、环境温度和环境湿度。

19、作为本发明所述的一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法的一种优选方案，其中：所数据干扰因素对应的补偿量的计算逻辑为：

20、调用历史试验数据库，获取历史非接触温度与历史接触温度的接触温度的差值小于第二阈值对应的历史辐射率、历史环境温度和历史环境湿度，将所述历史辐射率、历史环境温度和历史环境湿度作为参考辐射率、参考环境温度和参考环境湿度，获取待测对象的辐射率、环境温度和环境湿度；

21、将待测对象的辐射率与参考辐射率作差，得到辐射率补偿量，将环境温度与参考环境温度作差，得到环境温度补偿量，将环境湿度与参考环境湿度作差，得到环境湿度补偿量。

22、作为本发明所述的一种面向新型航空发动机的超高温光学测量方法的一种优选方案，其中：所述步骤s4包括以下子步骤：

23、步骤s41，获取补偿后的待测对象的辐射率、补偿后的环境温度、补偿后的环境湿度干扰因素和理想波长，构建样本集；

24、步骤s41，将所述样本集按照若干比例分为训练集和测试集，训练用于反馈待测对象的非接触温度的机器学习模型；

25、步骤s42，通过测试集对所述机器学习模型进行测试，直到准确度达到第一阈值时停止。

26、第二方面，一种面向新型航空发动机的超高温光学测量系统，包括模拟模块、分析模块和训练模块；

27、所述模拟模块用于模拟待测对象的应用场景，获取试验数据，基于时间序列对所述试验数据进行整理，生成试验数据集，所述试验数据集包括发射源波长、待测对象的接触温度和待测对象的非接触温度；

28、所述分析模块对待测对象的非接触温度进行分析，得到待测对象的理想波长，对匹配于理想波长的发射源波长情况下的待测对象的接触温度和待测对象的非接触温度进行作差处理，得到非接触偏差，对非接触偏差进行分析，得到干扰因素，计算干扰因素对应的补偿量，将所述补偿量和干扰因素进行加权计算，得到补偿后的干扰因素；

29、所述训练模块用于训练用于反馈待测对象的非接触温度的机器学习模型，并对模型进行测试。

30、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括储存器、处理器及储存在储存器，所述储存器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上任意一项所述方法中的步骤。

31、第四方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，运行如上任意一项所述方法中的步骤。

32、本发明的有益效果：通过模拟待测对象的应用场景，获取待测对象的参数，减少了实际应用场景的材料损失，具有经济效益，对待测对象的参数进分析，得到理想波长，通过分析理想波长的情况下的待测对象的接触温度和待测对象的非接触温度，得到非接触误差，分析非接触误差，得到干扰因素，对干扰因素进行补偿，提高了测量的精确性，训练用于反馈待测对象的非接触温度的机器学习模型，提高了测量的自动化水平和科学性。