申请/专利权人：宝鸡核力材料科技有限公司

申请日：2024-03-26

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117949436B

主分类号：G01N21/71

分类号：G01N21/71;G06F18/241;G06F18/10;G06F18/211;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/006;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种应用于钛合金熔炼下的金属元素成分检测方法及系统，涉及成分检测技术领域，包括，获取钛合金金属液样本进行激光诱导等离子体光谱分析，获取等离子体的光谱信息；训练成分检测模型，提取光谱特征的空间及时间变化，利用光谱特征变量的时空特性进行建模，输出最终成分检测模型；将钛合金金属液样本对应等离子体的光谱信息作为模型输入，利用金属元素的分类识别获取最终金属元素的成分检测结果。本发明利用激光诱导等离子体光谱分析手段，建立光谱特征与金属元素成分之间的映射关系，实现钛合金熔炼过程中金属元素成分的精准检测，提高了检测效率，并且能够在熔炼过程进行多次检测，为钛合金熔炼优化提供了数据指导。

主权项：1.一种应用于钛合金熔炼下的金属元素成分检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取钛合金熔炼过程中的钛合金金属液样本，将所述钛合金金属液样本放置到预设固定位置进行激光诱导等离子体光谱分析，获取钛合金金属液样本对应等离子体的光谱信息；收集钛合金在不同添加金属元素下的光谱信息形成初始数据集，对所述初始数据集进行分类，确定能够表征不同金属元素类别的光谱特征组合，利用光谱特征引入对抗机制对初始数据集进行数据增强；构建并训练成分检测模型，提取光谱特征的空间及时间变化，利用光谱特征变量的时空特性进行建模，输出最终成分检测模型；将钛合金金属液样本对应等离子体的光谱信息作为模型输入，利用金属元素的分类识别获取最终金属元素的成分检测结果，根据金属元素的成分检测结果判断是否符合钛合金预设标准；训练成分检测模型，提取光谱特征的空间及时间变化，利用光谱特征变量的时空特性进行建模，具体为：基于深度学习方法构建成分检测模型，所述成分检测模型分为定性检测分支及定量检测分支，通过U-Net网络及GRU单元构建定性检测分支，使用数据增强后的初始数据集进行训练；将钛合金金属液样本对应等离子体的光谱信息导入定性检测分支，利用不同类别标签的光谱特征组合序列编码器模块，获取光谱特征，并对所述光谱特征进行位置编码；引入多头注意力机制，获取含有空间位置编码的光谱特征对应的权重信息，利用所述权重信息进行光谱特征的非线性变换，导入解码器；利用GRU单元作为解码器，将含有空间位置编码的光谱特征进行解码，提取光谱特征在时序上的变化信息，利用注意力机制根据光谱特征的时空特性进行光谱特征的特征融合，使用激活函数获取金属元素的分类输出结果；所述定量检测分支，具体为：利用前馈神经网络构建成分检测模型的定量检测分支，通过粒子群算法获取对定量检测分支的模型参数进行寻优，根据金属元素含量预测值及真实值的均方误差构建适应度函数，引入随迭代次数改变的自适应变异及动态权重对粒子群算法进行改进；通过适应度计算获取迭代优化后粒子的最优解，根据所述最优解获取定量检测分支的最佳网络参数，在初始数据集中添加含量数据更新数据集进行定量检测分支的训练；构建输入光谱信号与输出金属元素含量之间的非线性映射，将钛合金金属液样本对应等离子体的光谱信息导入定量检测分支，获取金属元素的定量检测结果。

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