一种基于CFD和深度学习的搅拌槽桨叶故障诊断方法

本发明提出一种基于CFD和深度学习的搅拌槽桨叶故障诊断方法，该方法包括：拍摄搅拌槽桨叶拍摄桨叶在不同断裂情况下的不同时刻的流场图片并使用图像处理算法对图片进行处理并得到流场迹线图片；利用SCDM软件对正常桨叶进行建模并对模型进行网格划分，基于网格化后的模型，利用CFD数值模拟方法模拟桨叶在正常和不同的断裂情况，得到不同情况下的流场迹线图片信息；基于不同情况下的流场迹线图片信息和所有模拟结果构建深度学习模型；将拍摄的上方液面迹线流形，导入到深度学习模型中进行计算得出数据并进行故障情况诊断。本发明用于间接检测搅拌槽桨叶故障，为实际工业过程中判断搅拌槽桨叶是否正常运转提供一定的参考和指导作用。