基于免疫克隆優(yōu)化的陰性選擇算法在電機故障檢測中的應(yīng)用

姜新通，陳言，劉釗銘(黑龍江八一農(nóng)墾大學 信息技術(shù)學院，黑龍江 大慶　163319)

0　引　言

隨著我國工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，電機應(yīng)用越來越廣泛。但是由于電機在使用過程中頻繁啟動、工作環(huán)境的改變和動態(tài)負載磨損電機等原因，會產(chǎn)生匝間短路，軸承損壞等故障。如果處理不當，這些故障可能導致電機性能退化甚至引發(fā)系統(tǒng)故障。因此，電機故障檢測對保證電機正常運行具有十分重要意義。

免疫系統(tǒng)是一種復雜自衛(wèi)系統(tǒng)，具有顯著的學習、記憶和適應(yīng)能力。人工免疫系統(tǒng)(AIS)受到自然免疫系統(tǒng)的啟發(fā)，是一種新興的計算方法。由于其具有模式識別、異常檢測、數(shù)據(jù)特征分析等特點，近些年逐漸受到重視。作為人工免疫系統(tǒng)的重要組成部分，陰性選擇算法是Forrest在1994年首先提出來的，其基本原理是首先生成一個自體集(代表正常的系統(tǒng)數(shù)據(jù))，利用這些數(shù)據(jù)生成一個檢測器集合對設(shè)備進行檢測。但是陰性選擇算法也有其自身的缺陷，常規(guī)NSA檢測器由于黑洞的存在不能保證始終有效覆蓋其非自體空間。為了克服這些缺點，采用免疫克隆優(yōu)化算法來優(yōu)化陰性選擇算法的檢測器，提高其對電機的故障檢測率[1-3]。

文中第一、二節(jié)分別介紹陰性選擇算法和免疫克隆算法的基本流程。第三節(jié)主要介紹利用免疫克隆算法優(yōu)化陰性選擇算法的檢測器，基于此構(gòu)建一個新的電機故障檢測系統(tǒng)。第四節(jié)是系統(tǒng)的仿真，進行軸承故障檢測以驗證所提出的方案的有效性。最后，在第五節(jié)中對本文提出電機故障檢測方法的有效性進行總結(jié)。

1　陰性選擇算法

陰性選擇算法是基于對生物免疫識別系統(tǒng)的模擬而提出來的[4]。后來逐漸被應(yīng)用到病毒檢測、故障檢測等安全檢測領(lǐng)域。陰性選擇算法的流程如圖1所示。

首先定義自體集[x1,x2,…xn]，并隨機產(chǎn)生檢測器集[w1,w2,…wn]，其匹配度由歐式空間距離公式可得：

(1)

圖1　陰性選擇算法

將d與預設(shè)閾值λ進行比較，可得到匹配誤差E，具體公式為：

E=d-λ

(2)

當E>0候選檢測器集和自體集不匹配。相反，當E≤0候選檢測器和自體集匹配。將不與自體集匹配的檢測器保留用于檢測被測樣本。如果檢測器與被測樣本匹配，則說明被測樣本存在異常。

顯然，在NSA中有效產(chǎn)生檢測器是關(guān)鍵的，其取決于以下幾個因素，例如自體集的大小，檢測器和自體集之間的匹配規(guī)則，以及檢測器生成策略等。傳統(tǒng)的檢測器生成通?；陔S機搜索，不僅耗時而且容易產(chǎn)生漏判和誤判，因此采用免疫克隆算法對其進行優(yōu)化。

2　免疫克隆算法

作為一種新型的智能算法[5-7]，免疫克隆算法同樣是基于人體免疫系統(tǒng)的原理提出來的。算法具體步驟為：

(1)對問題進行識別，輸入需要解決問題的目標函數(shù)。

(2)生成針對問題的初始解。

(3)計算抗體與抗原之間的親和性。

(4)抗體的取代：將記憶庫中匹配程度低的抗體取代。

(5)產(chǎn)生新抗體：根據(jù)抗體的親和性對抗體交叉和變異。

(6)判斷記憶庫中抗體是否隨著迭代幾次增加而繼續(xù)更新，一旦抗體不更新或者達到最大代數(shù)則直接輸出結(jié)果，否則跳到第3步。

免疫克隆算法通過不斷更新抗體庫可以避免檢測集陷入局部最優(yōu)值，從而提高檢測器對非自體空間的覆蓋，而且可以得到更多性能好的檢測器，從而減少檢測過程中的漏判和誤判。

3　免疫克隆算法優(yōu)化在電機故障診斷中應(yīng)用

傳統(tǒng)陰性選擇算法在電機故障檢測方案包括三個步驟。首先，對正常電機的特征信號進行采樣和預處理。其次，利用陰性選擇原理，產(chǎn)生一定數(shù)量的合格檢測器。再次，對被檢查的電機的特征信號進行采樣，預處理，并與這些檢測器匹配。檢測結(jié)果通過統(tǒng)計活性探測器即可獲得。但由于黑洞的存在，不能保證始終有效覆蓋其非自體空間，而且經(jīng)常出現(xiàn)漏判和誤判。為了優(yōu)化其電機故障檢測性能，采用免疫克隆優(yōu)化方法來優(yōu)化檢測器[8-9]。

圖2顯示了免疫克隆優(yōu)化NSA在電機故障檢測中的結(jié)構(gòu)。其中涉及兩個主要階段：檢測器優(yōu)化階段和故障檢測階段。在檢測器優(yōu)化階段，首先采集故障電機和正常電機的特征信號，經(jīng)過信號處理后，使用正常的電機特征信號通過陰性選擇算法可以得到一個合格的檢測器集。隨后通過對檢測器進行免疫克隆優(yōu)化，提高探測器的電機故障診斷率。其中檢測器被認為是抗體，并且每個檢測器的故障檢測率是其優(yōu)化適應(yīng)度。例如，在n個故障檢測的情況下，對于故障i(i= 1,2，…，n)，令Li和Mi分別表示正常和故障時間序列中檢測器可以匹配的樣本數(shù)量。檢測率Pi等于：

(3)

4　仿真

軸承是電機運行過程中非常重要的機械部件。因此，監(jiān)控軸承運行狀況對于確保電機正常運行至關(guān)重要。軸承的典型故障包括內(nèi)、外滾道的故障和軸承內(nèi)的滾動體(滾珠)故障，下面主要對這三種故障進行研究[10-11]。

將收集軸承特征信號的振動傳感器安裝在八球軸承的頂部，電機轉(zhuǎn)速為1 782 r/min。圖3(a)～圖3(d)分別顯示了正常軸承與具有內(nèi)、外滾道故障和滾珠故障的軸承的振動信號樣本。具體仿真參數(shù)如下所示：

特征信號樣本的數(shù)量：5 000;

檢測器數(shù)：S= 10;

窗口寬度：N= 10;

匹配閾值：k= 0.25。

為了驗證提出方法的有效性，共有收集了10 000個新樣本。其中5 000個樣本取自正常軸承，5 000個樣本取自三種故障軸承，這三個軸承的故障分別為內(nèi)滾道、外滾道和滾珠故障，如圖4(a)～圖4(c)所示。

使用原始NSA產(chǎn)生檢測器之后，對特征信號進行檢測。針對軸承的內(nèi)、外滾道故障和滾珠故障檢測性能的驗證分別如圖5(a)～(c)所示，原始陰性選擇算法檢測器對三種不同故障軸承的檢測率如表1所示。

為了形成對比，分別使用免疫克隆優(yōu)化后生成的檢測器和原始陰性選擇算法生成的檢測器對單一故障、雙重故障和三重故障進行檢測，對比其故障檢測率。

首先考查單一的內(nèi)滾道故障檢測情況。針對內(nèi)滾道故障的軸承使用免疫克隆算法優(yōu)化以后，其檢測性能和檢測率分別如圖6和表2所示。

通過對比表2和表1中數(shù)據(jù)可知，原始檢測器的P值僅為75.0%(M=18 andL=6)使用免疫克隆算法優(yōu)化后其P值增加到90.0%(M=105 andL=12)。這表明基于免疫克隆優(yōu)化的陰性選擇算法可以顯著提高單一故障的檢測率。

同理，免疫克隆優(yōu)化后的檢測器對具有雙重故障(內(nèi)滾道故障和外滾道故障)的軸承檢測性能和檢測率分別如圖7和表3所示。通過對比表1和表3可知，內(nèi)滾道故障和外滾道故障的檢測率分別從75.0%和85.0%提高到89.7%和89.1%。由此可以得出結(jié)論，基于免疫克隆優(yōu)化NSA對雙故障檢測率也非常高。

最后是三重故障檢測性能的驗證。主要是檢測具有三種故障的軸承信號，即內(nèi)、外滾道故障和滾珠故障的軸承信號。圖8和表4分別顯示了免疫克隆優(yōu)化后的檢測器對具有三重故障軸承的檢測性能和故障檢測率。

優(yōu)化后的故障檢測率為內(nèi)滾道86.4%、外滾道87.6%、球體94.4%。通過與表1中數(shù)據(jù)對比后可知，這三種故障的檢測率都得到了提升。其中內(nèi)滾道的故障檢測率提升最大，提升了11.4%。由于另外兩種故障(外滾道和滾珠故障)檢測率初始值較高，所以其檢測率提升幅度較小。由此可見，基于免疫克隆優(yōu)化的NSA對電機故障檢測效果顯著。

圖2　基于免疫克隆優(yōu)化NSA在電機故障檢測中的結(jié)構(gòu)圖

圖3　正常和故障軸承特征信號

圖4　用于NSA檢測器的故障檢測新的特征信號

圖5　原始陰性選擇算法檢測器檢測軸承故障

表1　原始陰性選擇算法檢測器的故障檢測率

圖6　免疫克隆優(yōu)化后的陰性選擇算法檢測器的單一故障檢測

表2　免疫克隆優(yōu)化的陰性選擇算法檢測器的單一故障檢測率

圖7　免疫克隆優(yōu)化后的陰性選擇算法檢測器的雙重故障檢測

表3　免疫克隆優(yōu)化后的陰性選擇算法檢測器的雙重故障檢測率

圖8　免疫克隆優(yōu)化后的陰性選擇算法檢測器的三故障檢測

表4　免疫克隆優(yōu)化后的陰性選擇算法檢測器的雙重故障檢測率

5　結(jié)束語

陰性選擇算法和免疫克隆選擇算法作為人工免疫系統(tǒng)的兩大重要分支，被廣泛應(yīng)用到故障檢測領(lǐng)域。本文提出了基于免疫克隆優(yōu)化的NSA，通過對陰性選擇產(chǎn)生的檢測器進行免疫克隆優(yōu)化，提升了其故障檢測性能。仿真結(jié)果表明，這種方法可以顯著提高單、雙、三重軸承故障檢測率。

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