梯度下降法的基本原理范文

研究的目标。针对目前对特低渗气藏渗流的研究中表现出来的一些问题，以气井为研究对象，从特低渗气藏的储层特征及渗流机理出发，综合运用油气藏地质、油气渗流理论、偏微分方程等方面的知识，研究出适合于特低渗气藏的气井产能公式。

技术路线。在全面调研目前国内外对低渗，特低渗气藏的研究情况的基础上，建立适用于特低渗气藏气井产能分析的渗流数学模型。在得出了特低渗气藏渗流数学模型的基础上，得到产能方程，得到特低渗气藏产能分析方法。然后通过气井的实测数据对模型进行检验，并得出对致密气藏开发有指导性的结论和建议。

主要的研究成果。从气藏地质的角度分析了特低渗气藏的成因、特低渗气藏的储层特征和特低渗气藏的渗流机理；在常规气藏的渗流机理的基础上，通过加入启动压力梯度进行修正，并且求解微分方程获得适合特低渗气藏气井的产能公式；通过实例分析，得到考虑启动压力的某单井的产能方程。并且和原来的不考虑启动压力的方程相比，说明了其更合理可靠，更接近于真实生产情况。

特低渗气藏的地质特征

特低渗气藏的成因。致密、低渗透气藏与中高渗透气藏相比，处于同一沉积环境（如湖盆）中，但致密、低渗透层有特殊的形成条件。先天的物质条件是：近物源沉积的颗粒混杂、分选差；远物源沉积的颗粒细，泥质含量高，矿物成熟度低。

特低渗气藏的孔隙结构特征。特低渗气藏（致密气藏）的孔隙结构表现出以下特征：随着渗透率的降低，排驱压力增加；随着渗透率的降低，孔隙中值半径降低，致密气藏储层的中值半径为0.062m左右；随着渗透率的降低，孔隙几何参数G增加；随着渗透率的降低，孔隙的分选性变差；随着渗透率的降低，退汞效率降低；随着渗透率的降低，最终驱油效率降低；随着渗透率的降低，驱动压力增加。

影响致密气藏渗透率的主要因素。致密气藏的渗透率是界于0.1～0.01？0-3m2之间的，因此研究致密气藏渗透率的影响因素是有意义的。文献指出，致密气藏渗透率的主要影响因素有：孔隙结构、粘土矿物。

孔隙结构影响。孔隙结构对致密气藏渗透率的影响因素有：上浮岩石压力对致密气藏渗透率的影响受孔隙结构的控制，部分饱和水对致密气藏渗透率的影响受孔隙结构的控制。

上覆岩石压力影响。封闭围压的增加渗透率降低，这主要是由于在强力压实和成岩过程中形成的复杂而曲折的结构所造成的。对孔隙结构进行的薄片和电镜分析表明，在孔隙间总是存在非常狭窄的切口裂缝。当有效压力很低时，小裂缝是流体的主要通路。然而，当上覆岩石压力增加时，这些扁平的裂缝极易闭合，因而造成了渗透率的降低。

部分饱和水影响。由于毛细管力的作用，水有聚捕于细小孔隙和裂缝中的特性，使传递的气体无法通过这些通道，除非压力梯度大到足以将水从孔道中躯替出去。某些用水力压裂改善气层的措施之所以无效，部分原因可能就是由于驱替水所需的气体压力梯度很大，当压裂液渗入地层一定范围后，在裂缝两侧产生了一个气体渗透率几乎为零的小区域。

粘土矿物影响。粘土矿物的单个颗粒形态和它们的组合形态，均是广泛变化的。这些特征影响着表面积和微孔隙度的相对丰度，从而影响着地层渗透率。有研究表明，高岭石呈现一种密集的书本状形态，并仅有一部分孔隙成组存在。大部分绿泥石显示卡片盒状排列，其表面积和微孔隙性都比高岭石的高得多。混合层蒙脱石一伊利石普遍呈现卷曲碎片的蜂窝状组合，并从边缘突出短粗的凸起。它的表面积和微孔隙性界于蒙脱石与伊利石之间。

特低渗气藏的渗流机理

渗流的一般特征。特低渗气藏中气体渗流具有与一般高、中渗透率地层中气体达西渗流完全不同的渗流特征；在所研究的渗流速度范围内，低渗气体渗流曲线是由非线性段和线性段连接而成的上凸曲线；渗流曲线表现了非达西流动的特征，线性流动段延长线不通过坐标原点而与流量轴相交，存在一“拟起始流量”；由非线性段过渡到线性段具有一转变的临界点，相应于此点，存在临界流量和临界压力（平方）梯度。

渗流机理。对于致密气藏，在不含束缚水或束缚水饱和度较低时，气体低速渗流的运动规律与液体低速渗流完全相反，表现为低速渗流时，渗流曲线是一条上凸型曲线。即当压力（平方）梯度小于临界压力（平方）梯度时，表现为曲线斜率递减的非线性流动；当压力（平方）梯度大于临界压力（平方）梯度时，表现为拟线性流动。

特低渗气藏气井的产能特征

通过对某致密砂岩湿气气藏p139井的产能特征分析表明：

用本文提出的方法分析得出的产能方程比通过压力校正得出的产能方程更适合实际生产情况，因而本文提出的方法分析特低渗气藏的产能，具有更大的合理性和可靠性。

考虑启动压力梯度后计算的无阻流量要比不考虑计算所得的无阻流量低，也就是说启动压力梯度的存在减小了气井的产能。

一般特低渗气藏都含有束缚水，因此对绝大多数特低渗气藏来说，启动压力梯度对气井产能所产生的影响远远大于滑脱效应所产生的影响。经过现场实验得出为低渗、特低渗砂岩气藏存在启动压力，只有井底流压小于地层原始压力到一定程度，井中才有气体产出。

梯度下降法的基本原理范文篇2

关键词：模拟电梯；硬件平台；电梯调度算法；反向截梯控制

中图分类号：TN911?34；TP273.5文献标识码：A文章编号：1004?373X（2014）02?0056?04

0引言

现代电梯控制系统几乎全部采用PLC或者微机控制[1]，由于电梯控制系统的复杂性，如果直接在设备上调试电梯控制系统的功能，会降低研发效率，严重时，甚至会发生事故[1]。因此有必要设计一套系统验证电梯控制系统的功能，提高研发效率[1]。本文通过搭建模拟电梯的硬件平台、设计VB界面，为各种电梯调度算法提供验证平台。通过设计和实现一种节能高效的电梯调度算法来验证平台的有效性。

1硬件电路设计

设计采用STC89C52作为主控制器，用步进电机的正转、反转和停止分别代表电梯的上升、下降和暂停，用蜂鸣器发出响声作为电梯开门的提示声音，数码管显示电梯当前到达的楼层，液晶屏显示电梯当前所处状态和关门倒计时时间，ULN2003作为步进电机和蜂鸣器的功率驱动器，PL2003将USB数据格式转换为可以与单片机通信的RS232数据格式，本系统所需电流在300mA左右，而PC机的USB最大可提供500mA电流，所以本系统采用USB接口供电。硬件电路框图如图1所示。

1.1液晶模块的设计

本系统液晶模块采用的是LCD1602，具有标准的16脚接口，可显示汉字、英文和图形。常用的指令集有清屏指令、输入方式设置指令、显示开关控制指令、光标位移指令、功能设置指令、写数据指令等。

液晶屏电路如图2所示，液晶屏与CPU直接相连，STC89C52的P0口是开漏输出，最大灌电流为12mA，要输出高电平，必须接上拉电阻，液晶显示模块是一个慢显示器件，所以在执行每条指令一定要确认模块的忙标志为低电平或者延时足够的时间，否则指令失效。显示字符时要先输入显示字符的地址或者采用自动加、减AC值的办法。

1.2步进电机模块的设计

步进电机是一种能够将电脉冲信号转换成角位移或线位移的开环控制组件。在非超载的情况下，电机的转速和停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲个数，而不受负载变化的影响，非常适合于微机的控制。当步进电机接收到一个脉冲信号，它就旋转一个固定的角度，此角度被称为“步距角”，其旋转方向与绕组的通电方向有关。控制脉冲个数来决定电机的角位移量，以达到精确定位的目的；同时控制脉冲频率来决定电机的速度，以达到调速的目的。ULN2003是由高压大电流达林顿晶体管阵列组成，最大输入/输出电流可达500mA，适应于各类要求高速大功率驱动的系统。本系统采用四相五线的步进电机，控制方式采用四相单、双八拍的方式，步进角为3.75°，具有输出转矩大、振荡小、步距角小等特点，步进电机电路如图3所示。

1.3蜂鸣器模块的设计

蜂鸣器电路如图3所示，蜂鸣器的正常工作时，电流在14～30mA之间，压降为2.2V左右，而51单片机P1口的灌电流只有6mA，以致于单片机的I/O口是无法直接驱动的，同时由此可计算出与蜂鸣器串联的电阻阻值应在90～200Ω，所以本系统采用ULN2003作蜂鸣器驱动。

1.4数码管模块的设计

LED数码管是由7个发光管组成8字形构成的，加上小数点就是8个。这些段分别由字母a，b，c，d，e，f，g，dp来表示。数码管的每段由一个发光二极管和100Ω的保护性电阻组成，数码管正常发光时，发光二极管压降为1.7V左右，电流范围为5～10mA，所以可以计算出外接电阻阻值范围为230～560Ω。本系统采用的是共阳数码管，即发光二极管的阳极连接到一起连接到电源正极，且只用到一个数码管，所以采用静态显示驱动方式。静态驱动是指每个数码管的每一个段码都由一个单片机的I/O端口进行驱动，静态驱动的优点是编程简单，显示亮度高，缺点是占用I/O端口多。数码管电路如图4所示。

2软件设计

电梯控制任务可分解为独立的几个部分，利用结构模块化方法进行编程[1]。本系统软件分为7个模块，分别为系统初始化模块、硬件驱动模块、串行中断服务模块、定时器0中断服务模块、定时器1中断服务模块、电梯调度算法模块和VB界面模块。

系统初始化模块用来初始化数码管、液晶屏和单片机的寄存器的初始状态。硬件驱动模块主要指步进电机和液晶屏的驱动程序，以便主程序调用；串行中断服务模块用来处理单片机和VB程序的通信数据；定时器0中断服务模块计算电梯的运行时间，定时器1中断服务模块控制电梯的运行速率。电梯调度算法模块采用查找算法，监控软件可以采用VB[1]机，即用VB界面模拟电梯按键。

2.1电梯调度算法

本硬件系统可移植其他电梯调度算法，本文设计一种查找算法来验证硬件平台。该算法只考虑电梯的主体功能，省略如超重检测、防夹检测等较为容易模拟的功能。查找算法兼顾公平性和电梯的运行效率，要求电梯遵循时间优先、顺向优先和最远反向截梯控制原则[1]，简称三大原则，当电梯所移方向上无请求时立即改变方向。电梯有三种状态，分别是运行状态、暂停状态和空闲状态。其中运行状态包括向下运行和向上运行两种状态，处于这两种状态时，运行规则类似。电梯调度算法的实质就是确定电梯的目标楼层。电梯目标楼层的确定不仅与用户呼叫请求的顺序有关，也与电梯当前所处状态有关，在任意时刻，当用户按下某个按键时，控制系统就会登记该按键代表的楼层；当电梯进入暂停状态时刻，关门倒计时时间为8s；当电梯处于运行状态时，电梯以每层3s的速度运行。查找算法的第一步就是判断电梯当前所处状态，然后根据不同状态遵循不同规则：

（1）电梯处于空闲状态。当电梯响应完所有用户的呼叫请求后，电梯关门就进入空闲状态。当电梯处于空闲状态时，关门按键不发挥作用，若用户按下厢内的一楼按键或者一楼的上行呼叫按钮或者开门按键，电梯就开门进入暂停状态，若用户按下其他按键，电梯就进入运行状态，并且电梯目标楼层将定位于该按键代表的楼层。电梯处于空闲状态时的流程图如图5所示，流程图中的选择目标楼层需遵守三大原则，本层按键是指电梯所处楼层的上行呼叫按钮或者下行呼叫按钮或者厢内楼层按钮。

（2）电梯处于暂停状态。当电梯到达目标楼层后，电梯进入暂停状态，电梯开门接送乘客进出电梯，此时，电梯将清除该层的呼叫记录，用户可以手动或者自动地开、关门。电梯以关门作为暂停状态的结束标志，电梯进入运行状态，电梯将根据查找算法确定电梯的运行方向和目标楼层。其中顺向优先原则是指电梯先响应同向信号，再响应反向信号，并且在同向信号上，优先响应所需时间最短的信号；最远反向截梯控制原则是指响应完同向信号后，如果厢内在反向方向上有几个信号同时召唤，则电梯将最远层作为目标楼层。电梯处于暂停状态时的流程图如图6所示。

2.2VB界面设计

VB界面包括1～7楼的上行呼叫按钮、2～8楼的下行呼叫按钮和1～8楼的厢内楼层按钮，应用到的控件有TextBox控件、CommandButton控件和MSComm控件，VB界面如图8所示，按下不同按钮发送不同的字符给单片机，同时该按钮颜色变为红色；接收到相应字符则使相应按钮恢复为按钮控件的系统默认颜色，以此区分哪些用户请求已经得到响应和哪些用户请求还未得到响应，因此可以直观地检测电梯调度算法的规则。

3测试结果

测试方案：电梯初始时处于基层，即本系统的第一楼，并处于空闲状态，这时迅速先后按下第2，5楼的上行呼叫按钮，第4，7，8楼的下行呼叫按钮，厢内3楼和6楼的呼叫按钮；当电梯暂停于第5楼并且关门倒计时时间为6s时，按下关门按钮；当电梯暂停于第8楼并且关门倒计时时间为2s时，按下开门按钮。部分测试结果和分析如下：

（1）首先，电梯上升，先后响应第2楼、第3楼和第5楼的呼叫请求，而没有在响应完第3楼的呼叫请求后去响应第4楼的呼叫请求，表明电梯遵循时间优先和顺向优先的原则；然后，电梯继续上升，先后响应第6楼和第8楼的呼叫请求，而没有在响应完第6楼的呼叫请求后去响应第7楼的呼叫请求或者立即改变电梯的运行方向，表明电梯遵行最远反向截梯控制原则；再然后，电梯向下运行，先后响应第7楼和第3楼的呼叫请求；最后，电梯停在第3楼，并进入空闲状态。

（2）当液晶显示电梯处于暂停或者空闲状态时，步进电机停止转动；当液晶显示电梯处于上升状态时，步进电机匀速正转；当液晶显示电梯处于下降状态时，步进电机匀速反转。

（3）当液晶显示电梯处于暂停或者空闲状态时，数码管显示的数字保持不变；当液晶显示电梯处于上升状态时，数码管显示的数字匀速递减；当液晶显示电梯处于下降状态时，数码管显示的数字匀速递增。

（4）当液晶显示电梯由空闲或者运行状态转变为暂停状态的时刻，蜂鸣器发出一声短暂的响声。

（5）当电梯暂停于第5楼并且关门倒计时时间为6s时，按下关门按钮，液晶屏显示的关门倒计时时间迅速缩短为1s，表明电梯有手动的关门功能。

（6）当电梯暂停于第8楼并且关门倒计时时间为2s时，按下开门按钮，液晶屏显示的关门倒计时时间迅速延长为3s，表明电梯有手动的开门功能。

（7）当电梯进入暂停时刻，液晶屏显示的关门倒计时时间由8s开始匀速递减。

（8）当电梯处于上升或者下降状态时，数码管以每3s加1或者减1的速度变化。

4结论

本文设计了一种实用的电梯模拟系统，该系统采用STC89C52作为主控制器，外扩数码管、液晶屏、步进电机和蜂鸣器，可以模拟电梯的各种状态，软件上采用查找算法模拟电梯的真实运行规则，采用VB界面模拟电梯按键，模拟效果直观明了。本系统可反复编程，而无需改变电路，从而可以为各种电梯调度算法提供验证平台，为真正的电梯设计节省开发初期的研制时间和费用。

参考文献

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梯度下降法的基本原理范文

关键词：X射线图像，焊缝缺陷，梯度方向直方图，支持向量机

中图分类号：U671.84文献标识码：A

0引言

焊接技术作为连接构件的一种基本工艺方法，在国民经济中具有很重要的地位。为保证焊接构件的产品质量，在焊接构件使用前，需要对其进行无损检测(Non-destructivetesting简称：NDT)。就现有的无损检测射线技术而言而言，主要是人工判断系统，由于观片人员素质参差不齐，大大地增加了探伤的不可靠度，若稍有疏忽，将严重缺陷漏评而投入使用，将对企业安全生产以及社会造成不可估量的损失。

机器视觉技术在工业在线检测中的应用是近年来的研究热点之一。机器视觉技术可以大幅降低检测成本，提高产品质量，提高生产速度和效率，因而在工业检测和控制领域得到了广泛的应用。

本文研究的主要目的就是利用X射线自动检测系统，将射线图像输入计算机，转换为数字图像，经图像预处理方法后获取得到候选的缺陷区域，然后通过对区域进行基于梯度方向直方图的特征描述，并根据基于机器学习的分裂方法，按照有关标准对检测结果进行缺陷识别，从而达到自动检测的目的。

1梯度方向直方图

在2005年计算机视觉与模式识别(CVPR)国际会议上，法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人[7]提出的一种用于图像行人检测的描述子，该方法使用梯度方向直方图（HistogramofOrientedGradients，简称HOG）特征来表达人体，提取人体的外形信息，形成丰富的特征集，在行人检测中取得了较好的效果。

HOG依据一幅图像的形状、外观等特征能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述的原理，能够适应光照变化和目标旋转。与其他的图像几何特征不同，HOG不从图像的整体上去考察其特征，而是将图像细分为多个小的单元（称为cell），然后计算所有单元中各个像素点的梯度方向直方图。为了提高性能，将若干个单元组成一个块（称为block）。这样一幅图被表示成由这些连通的块的梯度直方图组成的一个大向量。

方向梯度直方图产生的具体算法：

1.首先对于输入图像进行必要的去噪处理后，计算其梯度图像，对于每个像素点由(1)(2)式分别得到其梯度模长和方向。

(1)

(2)

2.然后将梯度图像划分为B*B的块，块与块之间有重叠（重叠区域一般选择50%），对于每一块，再划分为C*C的单元，如图1所示：

图1一个典型的块与单元结构图

3.对于每个单元中的像素，将其方向量化到H个固定方向上（按照最近距离量化），得到一个由H个bin组成的方向直方图。在直方图的累积计算过程中，对于每个被量化到当前方向的像素，乘以一个权重，这个权重由两部分相乘，一是该像素的梯度模长，二是该像素与该单元的插值权重（按照与单元中心距离百分比插值）。

图2梯度方向直方图生成示例

4.对于每个块，将其所有单元统计得到的梯度方向直方图合并后形成该块的梯度方向直方图向量，其维度为C*H。为了避免光照对其造成的影响，用直方图能量按下面公式对该向量进行归一化操作：

5.图像所有块的归一化后的向量，组合成一个最终的图像的梯度方向直方图大向量，该向量的维度为B*C*H。

2基于梯度方向直方图的缺陷识别

在X射线图像分析系统中，一个完整的图像分析流程，如图3所示。

图3基于梯度方向直方图的缺陷识别流程

2.1图像预处理

X射线图像本身是一种特征微弱、高噪声的图像，因此对这些图像进行合理的预处理，可以大大提高特征的表达能力和识别能力。通常预处理的办法包括图像去噪和图像增强两种。

图像去噪是图像处理中的常用技术，其过程是根据一些已知的“降质模型”，从降质图像恢复原图像，即求在某种最优意义下的原图像估计。

图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适，处理的结果使图像更适合于人的视觉特性。

2.2检测区域分割

在焊缝X射线图像中，一般背景占据图像的大部分区域，焊缝只占据图像的一小部分，而我们感兴趣的缺陷信息只包含在焊缝内。因此，如果能将焊缝区域提取出来，使后续的缺陷目标检测等操作仅局限于所提取的焊缝区域，就能降低处理的信息量，提高整个系统的处理速度。本文利用线灰度曲线的双峰特性提取焊缝区域[4]，成功减少了要处理的信息量，提高了图像处理的速度和效率。

2.3梯度方向直方图描述子提取

在经过图像去噪和图像增强处理，并确定候选的图像缺陷区域后。对于提取出来的每个区域，为了便于提取一致的基于梯度方向直方图描述子，首先对图像区域进行尺寸归一化操作，然后对其进行描述。

本文实验扫描得到的分辨率为4000×3000，根据检测到的区域统计，本文选择图像尺寸归一化大小为256×256。

然后对区域划分成8×8的块，每个块划分成4×4个单元，然后对于每个单元块，按照8个方向（0°,45°,90°,135°,180°,225°,270°,315°），统计得到梯度方向直方图。最终形成一个8192维的大向量。

需要注意的是，在进行每个单元的直方图统计时，对于每个像素，分别按照其梯度模长乘以像素位置到单元中心距离远近作为其直方图投影的权重。得到一个块的直方图向量后，要对其进行必要的归一化操作。

2.4基于SVM的分类识别

对一个候选区域，得到一个8192维的向量后，就可以进一步用基于统计的分类方法，对其进行识别。基于统计分类的方法通过机器学习从一系列训练数据学习得到一个分类器，用该分类器表示缺陷，然后对于输入一个候选区域的向量，用该分类器对其进行识别。

现有的基于统计分类的方法分为基于神经网络(NN)的方法、基于支持向量机(SVM)的方法和基于Adaboost的分类方法三种。本文采用基于SVM的分类识别方法，其主要思想是为从原空间通过非线性变换转换到高维的特征空间，在高维空间中寻找最优超平面，从而将非线性问题进行分类。

3实验分析

3.1实验配置

本文选取了四种类型的缺陷作为实验对象：裂纹、未熔合、未焊透、气孔四类。其中每个类型各采集100张样本图像，50张作为训练集，50张作为测试集。另外采集400张不包含任何缺陷的图像，作为负样本，其中200张作为训练集，200张作为测试集。

图4缺陷类型示例

基于训练集数据，首先利用200个正样本（包含四种缺陷的图像），和200个负样本（不包含任何缺陷的图像），利用SVM训练得到一个二类的分类器，用于判断一幅输入图像是否包含缺陷。然后利用200个正样本的数据，训练得到一个四类的分类器，用于判断为缺陷的图像，属于哪一类型。

3.2评价指标

实验的评价指标主要采用以下三个指标：

（1）检测准确率=包含缺陷的图像被正确检测的数目/包含缺陷图像的数目

（2）检测误报率=不包含缺陷图像被判断为缺陷的数目/不包含缺陷图像的数目

（3）识别分类准确率=该类别图像被正确分类的数目/该类别图像总数目

3.3实验结果及分析

实验结果显示，利用基于梯度方向直方图的特征进行缺陷的检测和识别，能得到较高的识别准确率和较低的误报率。这表明，这种特征在焊缝X射线图像中，具有一定的区分能力和辨别能力。

在缺陷分类的实验中，除了气孔类别能有较高的准确率，另外三类的准确率都相对较低。可能原因是，裂纹、未焊透、未熔合三种缺陷本身在外观上就很相似很难直接区分开。可以通过其他特征进一步将其区分开。

同时，在实验过程中，HOG特征也有其缺点，就是对图像的噪声比较敏感。从表2中，可以看到，如果不对图像进行事先的预处理操作，那么直接得到的特征用于检测的准确率就会急剧下降。这说明，良好的图像预处理方法，在结合这种特征，才能最终获得较高的检测准确率和分类识别准确率。

表1缺陷检测结果

准确率81.5%

误报率8.5%

表2缺陷分类识别结果

表3图像预处理检测性能影响

4结束语

根据基于X射线的焊缝图像的特点，本文提出一种基于梯度方向直方图的特征来对焊缝缺陷进行描述，然后根据机器学习的方法识别缺陷。实验结果表明，该特征对焊缝的表达具有一定区分能力和辨别能力。同时基于这种基于梯度方向直方图特征，设计了一套焊缝缺陷识别算法。梯度直方图本身存在的最大缺点是对噪声比较敏感，因此，在实际应用中，高效的图像预处理（去噪和增强）也很大程度的影响该特征的区分和辨别能力。

5参考文献

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