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    基于粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障的診斷

    2019-09-27 06:08:19王旭姚國友袁文輝張昊喆
    吉林農(nóng)業(yè) 2019年16期
    關(guān)鍵詞:粒子群算法氣象故障診斷

    王旭 姚國友 袁文輝 張昊喆

    摘要:針對(duì)省級(jí)氣象計(jì)量部門建設(shè)的低速回路風(fēng)洞長期使用過程中存在風(fēng)機(jī)非線性振動(dòng)故障問題,提出一種基于粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障診斷識(shí)別方法。通過構(gòu)建3層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并采用粒子群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),提高其對(duì)振動(dòng)故障診斷的速度和精度。實(shí)驗(yàn)表明:樣本數(shù)據(jù)的實(shí)際輸出結(jié)果與期望輸出結(jié)果較為接近,該算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)故障類型的診斷識(shí)別,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,也為科學(xué)管理維護(hù)風(fēng)洞的健康狀況起到積極作用。

    關(guān)鍵詞:氣象;風(fēng)洞風(fēng)機(jī);故障診斷;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);粒子群算法

    中圖分類號(hào): TH132.41;TP18 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: ?A ? ? ? ? ? ? DOI編號(hào): ? 10.14025/j.cnki.jlny.2019.16.074

    風(fēng)資料是重要的氣象資料之一,是氣象部門天氣監(jiān)測與預(yù)報(bào)分析過程中不可缺少的。目前,吉林省檢測風(fēng)速傳感器好壞所使用的檢測設(shè)備為低速回路風(fēng)洞,其工況直接影響風(fēng)速傳感器氣動(dòng)性能的檢測數(shù)據(jù)質(zhì)量[1]。作為風(fēng)洞運(yùn)行中動(dòng)力來源的風(fēng)機(jī),在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)故障情況復(fù)雜多變,對(duì)風(fēng)速傳感器檢測的準(zhǔn)確性造成一定的影響,同時(shí)對(duì)風(fēng)洞的健康狀況也造成一定影響。因此,對(duì)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)產(chǎn)生的振動(dòng)故障進(jìn)行診斷研究十分必要。風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障屬于非線性問題,振動(dòng)故障類型與其所表現(xiàn)出的現(xiàn)象難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)關(guān)系[2,3,4]。因此,提出基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障診斷研究。利用粒子群算法的全局搜索能力優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),提高故障診斷的速度和精度,以更好地實(shí)現(xiàn)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障信號(hào)問題的診斷識(shí)別。

    1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    采用的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將小波變換嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]。對(duì)于小波分析,其利用小波函數(shù)的逼近,能夠觀看到振動(dòng)信號(hào)的概貌和細(xì)節(jié)。小波函數(shù)選取Morlet小波函數(shù)■。該小波是時(shí)域頻域分辨率高、余弦調(diào)制的高斯波,在故障診斷識(shí)別中比較適用[6]。

    在一維信號(hào)f(t)情況下,小波基ψ(a,b,t)可按照下述方式產(chǎn)生:

    (1)

    其中,■為基本小波或母小波,■為歸一化系數(shù);a,b分別為ψ(a,b,t)的伸縮因子和平移因子[7]。

    信號(hào)s(t)可用小波基ψ(a,b,t)進(jìn)行如下擬合:

    (2)

    其中,■為擬合信號(hào),n為小波基的個(gè)數(shù)。

    能量函數(shù)為:

    (3)

    一次調(diào)整后,判斷是否滿足結(jié)束條件,如滿足,則輸出權(quán)值及平移因子和伸縮因子的值;否則,繼續(xù)新一輪的循環(huán),執(zhí)行信號(hào)的正向傳播階段。

    2 粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    算法初始化為一群隨機(jī)粒子(隨機(jī)解),然后,通過迭代找到最優(yōu)解。在每一次的迭代中,粒子通過跟蹤兩個(gè)“最優(yōu)值”(局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值)來更新自己,第i個(gè)粒子的最優(yōu)值■,整個(gè)粒子群的最優(yōu)值■。在找到這兩個(gè)最優(yōu)值后,粒子通過公式(4、5)來更新其速度和位置。

    ■ ? ? ? ? ? ? ? ? ?(4)

    ■ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (5)

    c1和c2為學(xué)習(xí)因子,具有控制粒子認(rèn)知及粒子之間信息共享的作用,一般取值在[0,2]之間;■為(0,1)中的隨機(jī)數(shù), ■和■是粒子i在第t次迭代中第d維的速度和位置;pid為粒子i在第t次迭代中第d維的最優(yōu)位置;pgd為在第t次迭代中種群第d維的最優(yōu)位置;ω為慣性因子,具有改善粒子群收斂性能的作用,如公式(6)所示。

    ■ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (6)

    式中,■為最終權(quán)重;■為初始權(quán)重;t為當(dāng)前迭代次數(shù);■為最大迭代次數(shù)。

    粒子的搜索空間維數(shù)D為:

    ■ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (7)

    其中,ni為輸入層神經(jīng)元數(shù),nh為隱含層神經(jīng)元數(shù),no為輸出層神經(jīng)元數(shù)。

    3 風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障診斷實(shí)驗(yàn)

    風(fēng)洞風(fēng)機(jī)產(chǎn)生振動(dòng)故障的原因主要有轉(zhuǎn)子不平衡、基座松動(dòng)、軸承損傷及喘振等幾方面。通過多點(diǎn)采集系統(tǒng)多次測量風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào),統(tǒng)計(jì)分析整理得到4種原因造成的故障樣本數(shù)據(jù)各10組,將該4種振動(dòng)故障數(shù)據(jù)各抽取9組分成訓(xùn)練樣本集,利用粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)振動(dòng)故障診斷的訓(xùn)練。部分故障樣本數(shù)據(jù),如表1所示。

    設(shè)計(jì)的3層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為8-10-4,用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練。設(shè)定最大迭代次數(shù)為200,■, ■,■。訓(xùn)練后的診斷結(jié)果如表2所示。通過比對(duì)表2中的診斷輸出結(jié)果和理想輸出結(jié)果,表明該算法優(yōu)化訓(xùn)練的有效性。

    為檢驗(yàn)該算法對(duì)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障診斷的準(zhǔn)確性,將該4種振動(dòng)故障數(shù)據(jù)各剩余1組為測試樣本集,利用粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)振動(dòng)故障診斷的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。表3數(shù)據(jù)表明粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠較好的對(duì)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障類型診斷識(shí)別,證明了算法的可行性。

    4 結(jié)語

    針對(duì)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)故障類型與故障變現(xiàn)現(xiàn)象的非線性關(guān)系,提出了基于粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。通過粒子群對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)的參數(shù)優(yōu)化仿真,證明該算法的有效性。最后實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果表明:該算法能夠較好的對(duì)非線性的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障進(jìn)行診斷識(shí)別,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,也為風(fēng)洞健康狀況的科學(xué)維護(hù)管理起到積極作用。

    參考文獻(xiàn)

    [1]高冬暉.CMOS集成二維風(fēng)速傳感器的研究[D].東南大學(xué),2005.

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    [3]賈嶸,薛建輝,張文宇,洪剛.基于鄰域粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電動(dòng)機(jī)振動(dòng)故障診斷[J].西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,25(02):73-75+113.

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    [8]劉天慶,趙玉剛.小波能量熵與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在數(shù)傳設(shè)備故障診斷的應(yīng)用研究[J].山西電子技術(shù),2016(03):90-92.

    作者簡介:王旭,碩士,中級(jí)工程師,研究方向:計(jì)量檢定及設(shè)備維護(hù)。

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