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    基于輸入限制的I-ELM機(jī)車熱軸等級(jí)判別模型

    2015-08-01 05:06:44宋平崗林家通康水華楊云
    軸承 2015年7期
    關(guān)鍵詞:機(jī)車神經(jīng)元軸承

    宋平崗,林家通,康水華,楊云

    (華東交通大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院,南昌 330013)

    滾動(dòng)軸承是機(jī)車走行部的關(guān)鍵零件,其狀況直接影響機(jī)車的性能與安全[1]。高速運(yùn)行中,如果軸承發(fā)生故障甚至卡死,會(huì)產(chǎn)生熱軸現(xiàn)象,不能及時(shí)處理將造成切軸甚至顛覆事故[2]。據(jù)統(tǒng)計(jì),80%以上的火車翻車事故由熱軸造成。

    目前,廣泛采用紅外線軸溫探測(cè)系統(tǒng)(Trace Hotbox Detection System, THDS)監(jiān)控?zé)彷S現(xiàn)象,但其實(shí)際應(yīng)用中預(yù)報(bào)兌現(xiàn)率普遍較低,誤報(bào)率較高[3-5]。由于熱軸判別的復(fù)雜性,目前THDS設(shè)備根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)設(shè)定熱軸判別閾值,無(wú)法直接滿足實(shí)際應(yīng)用要求。為提高溫度判別準(zhǔn)確率,文獻(xiàn)[6]提出使用模型算法對(duì)軸溫建立識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承溫度的模糊判別,但其存在隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)困難,參數(shù)設(shè)計(jì)主觀性強(qiáng)等不足。文獻(xiàn)[7]提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱軸判別模型,準(zhǔn)確率較高,但存在神經(jīng)訓(xùn)練層及隱含神經(jīng)元多,計(jì)算速度慢等缺陷。

    針對(duì)上述問(wèn)題,引入增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)(Incremental Extreme Learning Machine, I-ELM)算法,該算法具有學(xué)習(xí)速度快、參數(shù)少、精度高等優(yōu)勢(shì)[8-10]。I-ELM算法隨機(jī)產(chǎn)生輸入層與隱含層間的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值,且在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需調(diào)整,只需設(shè)置隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)便可獲得唯一的最優(yōu)解,通過(guò)不斷增加隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)減小訓(xùn)練誤差,提高網(wǎng)絡(luò)精度。針對(duì)機(jī)車軸溫的非線性復(fù)雜多變特性,提出帶輸入限制的極限學(xué)習(xí)機(jī),對(duì)熱軸級(jí)別進(jìn)行判別,并將其應(yīng)用于和諧型機(jī)車軸承溫度監(jiān)測(cè)報(bào)警裝置中。

    1 機(jī)車熱軸判別模型

    1.1 背景分析

    軸承內(nèi)部的摩擦是其主要熱源。從生熱的角度考慮,整體生熱法和局部生熱法以實(shí)驗(yàn)室測(cè)量結(jié)果為基礎(chǔ),總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)公式并不能完全適用于機(jī)車軸承復(fù)雜溫度場(chǎng)情況。熱網(wǎng)絡(luò)法和有限元法采用理論分析,事先假設(shè)了某些特定條件,結(jié)論形式復(fù)雜且計(jì)算量大,無(wú)法滿足機(jī)車軸溫故障快速報(bào)警的要求[11]。

    機(jī)車軸承運(yùn)行溫度的影響因素多而復(fù)雜,且相互交叉關(guān)聯(lián)。THDS設(shè)備在實(shí)際中判別效果并不理想,主要因?yàn)闄C(jī)車運(yùn)行在不同區(qū)間時(shí),溫度、氣候等環(huán)境因素存在較大變化,且車型、車種,軸承結(jié)構(gòu)、運(yùn)行速度、負(fù)載情況等內(nèi)在因素差異都直接影響機(jī)車軸承的運(yùn)行溫度。這些復(fù)雜且密切關(guān)聯(lián)的因素決定了機(jī)車軸承溫度模型的復(fù)雜性。

    目前,THDS設(shè)備生產(chǎn)廠家常根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)設(shè)定熱軸判別的閾值。由于機(jī)車的運(yùn)行環(huán)境及自身運(yùn)行情況存在變化,固定的閾值無(wú)法適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用需求。因此,熱軸級(jí)別判斷沒(méi)有固定的公式與模型,可以視作其中內(nèi)在關(guān)聯(lián)因素發(fā)生作用,直接體現(xiàn)在軸承溫度上。在此,分析軸承溫度與其熱軸級(jí)別,并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的中間隱含層表述其內(nèi)在關(guān)系。

    1.2 機(jī)車熱軸判別模型

    極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)是典型的單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),由輸入層、隱含層和輸出層組成,輸入層與隱含層、隱含層與輸出層神經(jīng)元之間全連接。

    熱軸判別受諸多因素影響,一般不直接使用軸溫作為熱軸判別指標(biāo),而是使用軸溫溫升[5-7]。軸溫溫升是指軸溫與環(huán)境溫度之差,選取溫升T1、列溫升T2、輛溫升T3作為模型的輸入,其具體含義見(jiàn)表1。

    表1 模型輸入含義

    模型的輸出為熱軸等級(jí)G,沿用鐵路系統(tǒng)做法將熱軸等級(jí)分為正常、微熱、強(qiáng)熱、激熱共4級(jí),分別用1,2,3,4表示輸出。則ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    設(shè)隱含層神經(jīng)元為n,則輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值w為

    (1)

    式中:wji為輸出第i個(gè)神經(jīng)元與隱含層第j個(gè)神經(jīng)元間的連接權(quán)值,j=1,2,…,n;i=1,2,3。

    隱含層與輸出層間的連接權(quán)值β為

    β=[β1,β2,…,βn]T,

    (2)

    式中:βj為第j個(gè)神經(jīng)元與輸出神經(jīng)元的連接權(quán)值。

    隱含層神經(jīng)元的閾值b為

    b=[b1,b2,…,bn]T。

    (3)

    設(shè)隱含層激活函數(shù)為g(x),則具有Q個(gè)訓(xùn)練樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出G可以表示為

    (4)

    其中wi=[w11,w12,w13],(4)式可以進(jìn)一步表示為

    Hβ=GT,

    (5)

    H(w1,w2,…,wn,b1,b2,…,bn,T1,T2,…,TQ)=

    (6)

    若給定滿足某些條件的激活函數(shù),如sigmoid,sine,hardlim和RBF函數(shù),則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出可以任意精度逼近目標(biāo)函數(shù)[12-13]。因此,在極限學(xué)習(xí)機(jī)算法中,連接權(quán)值w和閾值b在訓(xùn)練中隨機(jī)選擇且在訓(xùn)練中保持不變。而隱含層與輸出層間的連接權(quán)值β可以通過(guò)求解以下方程組的最小二乘解獲得

    (7)

    其解為

    (8)

    式中:H+為隱含層輸出矩陣H的Moore-penrose廣義逆矩陣。

    1.3 隱含層神經(jīng)元數(shù)目確定

    隱含層神經(jīng)元數(shù)目太少或太多對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能都有影響,而隨著隱含層神經(jīng)元數(shù)目的增加,增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸出誤差趨勢(shì)逐漸減小并趨近零[14],即第k+1次迭代所獲取的網(wǎng)絡(luò)輸出誤差小于第k次迭代,不會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題。

    因此,選取隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體做法是:首先給定隱含層神經(jīng)元初值n,訓(xùn)練誤差η,如果網(wǎng)絡(luò)輸出誤差E大于訓(xùn)練誤差η,則增加隱含層神經(jīng)元數(shù)目,重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),直至E<η。

    1.4 基于輸入限制的I-ELM熱軸等級(jí)判別模型

    根據(jù)電力機(jī)車軸溫的特性,通常THDS設(shè)備在軸承溫升達(dá)到40 ℃時(shí)預(yù)報(bào)微熱,溫升超過(guò)70 ℃時(shí)預(yù)報(bào)激熱[6]。但是簡(jiǎn)單的“一刀切”往往會(huì)造成判斷錯(cuò)誤,故采用I-ELM熱軸等級(jí)判別模型。在軸承溫升低于30 ℃時(shí),可以不通過(guò)ELM算法即可明確判定為正常運(yùn)轉(zhuǎn)溫度;同樣,溫度超過(guò)100 ℃的強(qiáng)烈發(fā)熱的情況下,可以直接判定為激熱。判別表達(dá)式為

    (9)

    通過(guò)溫升能夠直接判斷熱軸等級(jí)的數(shù)據(jù),減小ELM的計(jì)算量,從而提高算法的效率。因此,基于輸入限制的I-ELM熱軸等級(jí)判別模型實(shí)現(xiàn)步驟為:

    1)處理數(shù)據(jù)并獲取Q個(gè)訓(xùn)練樣本,給定訓(xùn)練誤差η;

    2)設(shè)隱含層神經(jīng)元數(shù)目初值n=0, 樣本訓(xùn)練誤差E;

    3)設(shè)隱含層節(jié)點(diǎn)n=n+1;

    4)隨機(jī)產(chǎn)生輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值w及隱含層神經(jīng)元的閾值b;

    5)選擇sigmoid函數(shù)為激發(fā)函數(shù),并根據(jù)(6)式計(jì)算隱含層輸出矩陣H;

    6)根據(jù)(8)式計(jì)算隱含層與輸出層間的連接權(quán)值β;

    7)根據(jù)(4)式計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出G;

    8)計(jì)算訓(xùn)練樣本誤差E

    (10)

    若E<η,則終止訓(xùn)練,否則跳至第3)步;

    9)限制輸入,篩選測(cè)試樣本。溫升低于30 ℃時(shí)熱軸等級(jí)為1,溫升大于100 ℃時(shí)熱軸等級(jí)為4。篩選后組成新的測(cè)試樣本;

    10)測(cè)試訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。將新的測(cè)試樣本輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),將預(yù)測(cè)值與測(cè)試樣本實(shí)際輸出值進(jìn)行對(duì)比,檢驗(yàn)?zāi)P团袆e能力。

    2 仿真分析

    仿真試驗(yàn)基于MATLAB7.8平臺(tái),共選取60個(gè)樣本,其中正常、激熱、強(qiáng)熱樣本各10個(gè),微熱樣本30個(gè)。為達(dá)到較好的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),每個(gè)熱軸等級(jí)的樣本數(shù)據(jù)按照訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本4∶1的比例選取,即訓(xùn)練樣本48個(gè),測(cè)試樣本12個(gè)。首先設(shè)定隱含層神經(jīng)元初值L為30,訓(xùn)練允許誤差E為4%,進(jìn)行隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)選取,結(jié)果見(jiàn)表2。

    表2 不同隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的誤差

    由表2可知,隨著隱含層數(shù)目的增加,誤差E有波動(dòng),但總體趨勢(shì)是誤差越來(lái)越小。當(dāng)L=44時(shí),誤差E=2.08%,符合要求,因此將隱含層神經(jīng)元數(shù)目固定為44。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于測(cè)試樣本,預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的對(duì)比如圖2所示,分類正確率達(dá)91.667%,其中熱軸等級(jí)為正常運(yùn)轉(zhuǎn)、微熱和激熱分類正確率為100%。由于樣本數(shù)較小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度較差。如果強(qiáng)熱樣本數(shù)再多一些,分類正確率還會(huì)有所提高。

    圖2 ELM模型熱軸等級(jí)判別結(jié)果

    為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性,采用傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,結(jié)果如圖3和圖4所示。3種模型運(yùn)行時(shí)間和判別準(zhǔn)確率的對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表3,ELM的效率及準(zhǔn)確率均高于其他2種模型。

    圖3 BP模型熱軸等級(jí)判別結(jié)果

    圖4 RBF模型熱軸等級(jí)判別結(jié)果

    表3 算法運(yùn)行時(shí)間

    3 算法應(yīng)用

    根據(jù)上述模型,設(shè)計(jì)了和諧型機(jī)車軸承溫度監(jiān)測(cè)報(bào)警裝置,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示,由傳感器、接線盒、通信總線、主機(jī)和顯示器等組成。系統(tǒng)采用1-wire總線數(shù)字溫度傳感器,每個(gè)傳感器采用吸附式安裝方式固定到每個(gè)溫度測(cè)量點(diǎn)[15]。傳感器安裝部位如圖6所示,每個(gè)軸位測(cè)量電動(dòng)機(jī)大、小端,車軸左、右端,抱軸左、右端等6個(gè)軸溫測(cè)量點(diǎn),每個(gè)軸位還可接1個(gè)環(huán)境溫度探頭,即每個(gè)主機(jī)上布置28個(gè)溫度探頭。

    圖5 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)框圖

    圖6 系統(tǒng)溫度傳感器安裝實(shí)物圖

    采用Contex-M3處理芯片ARM5749作為主控處理器。主機(jī)測(cè)量的溫度數(shù)據(jù)經(jīng)ARM5749計(jì)算處理后在顯示器上顯示,同時(shí)通過(guò)色塊警示及蜂鳴器報(bào)警,溫度顯示與報(bào)警效果如圖7所示。

    圖7 系統(tǒng)溫度顯示及報(bào)警界面

    在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,系統(tǒng)需要完成傳感器溫度值的采集、計(jì)算、分析、數(shù)據(jù)處理、報(bào)警等級(jí)識(shí)別及液晶顯示驅(qū)動(dòng)等。在程序設(shè)計(jì)中根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取40個(gè)輸入、輸出樣本作為固定的訓(xùn)練參數(shù),并根據(jù)測(cè)量診斷結(jié)果自動(dòng)增加或更新20個(gè)輸入、輸出結(jié)果作為實(shí)時(shí)變化的訓(xùn)練參數(shù)。具體ELM算法流程如圖8所示。

    圖8 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)框圖

    4 結(jié)束語(yǔ)

    將ELM模型應(yīng)用于機(jī)車熱軸級(jí)別判別,并結(jié)合熱軸自身特性提出了基于輸入限制I-ELM判別方法。根據(jù)設(shè)計(jì)精度要求選定隱含層神經(jīng)元數(shù)目,針對(duì)多數(shù)的常規(guī)低溫升情況與少量特高溫升故障情況,不輸入ELM網(wǎng)絡(luò)而直接判別,極大提高了模型的判別效率。

    仿真結(jié)果表明,ELM熱軸等級(jí)判別模型不僅判別準(zhǔn)確性有所提高,而且大大縮短了運(yùn)行時(shí)間。多年實(shí)際應(yīng)用表明,熱軸等級(jí)模型判別準(zhǔn)確,運(yùn)行效果良好。

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