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    基于BP網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷

    2009-01-04 09:59:46
    關(guān)鍵詞:故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電機(jī)

    周 武

    摘要:介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及電機(jī)故障診斷的發(fā)展和電動(dòng)機(jī)故障診斷常見(jiàn)的技術(shù)方法,列舉了電機(jī)故障征兆集。設(shè)計(jì)一個(gè)具有電機(jī)故障診斷功能的BP網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),給出了matlab關(guān)鍵程序和運(yùn)行結(jié)果。

    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電機(jī)故障診斷

    0引言

    電機(jī)的正常工作對(duì)保證生產(chǎn)制造過(guò)程的正常進(jìn)行意義非常重大。因此對(duì)電機(jī)故障的診斷要求十分迫切,通過(guò)對(duì)電機(jī)常見(jiàn)故障的診斷和分析,可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)防故障的進(jìn)一步惡化。隨著芯片技術(shù)的發(fā)展及智能技術(shù)的應(yīng)用,診斷技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)新的階段,一種基于人工智能技術(shù)的診斷方法。該文用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合實(shí)現(xiàn)電機(jī)故障的診斷。

    1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的第二種方式。這是一個(gè)非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),其特色在于信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理。雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡(jiǎn)單,功能有限,但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實(shí)現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。

    BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(outputlayer)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入一輸出模式映射關(guān)系,而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。

    BP算法理論具有依據(jù)可靠、推導(dǎo)過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn)、精度較高、通用性較好等優(yōu)點(diǎn),但標(biāo)準(zhǔn)BP算法存在以下缺點(diǎn):收斂速度緩慢,容易陷入局部極小值,難以確定隱層數(shù)和隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中,BP算法很難勝任,因此出現(xiàn)了很多改進(jìn)算法:①利用動(dòng)量法改進(jìn)BP算法:②自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率;⑧動(dòng)量一自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法:④L—M學(xué)習(xí)規(guī)則。

    2電機(jī)故障診斷

    由于人為的因素,僅依靠日常的“聽(tīng)、摸、看”難免會(huì)造成一定的判斷失誤,一方面造成電機(jī)抱軸等嚴(yán)重事故的發(fā)生,另一方面又可能對(duì)狀態(tài)較好的電機(jī)進(jìn)行停車(chē)檢修,如此不僅不能保證裝置的平穩(wěn)運(yùn)行,同時(shí)還造成了檢修費(fèi)用的大量浪費(fèi)。

    故障診斷技術(shù)發(fā)展至今已經(jīng)歷了三個(gè)階段第一階段由于機(jī)器設(shè)備比較簡(jiǎn)單,故障診斷主要依靠專(zhuān)家或維修人員的感覺(jué)器官、個(gè)人經(jīng)驗(yàn)及簡(jiǎn)單儀表就能勝任故障的診斷與排除工作;傳感器技術(shù)、動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)及信號(hào)分析技術(shù)的發(fā)展使得診斷技術(shù)進(jìn)入了第二個(gè)階段,并且在維修工程和可靠性工程中得到了廣泛的應(yīng)用;80年代初期,由于機(jī)器設(shè)備日趨復(fù)雜化、智能化及光機(jī)電一體化,傳統(tǒng)的診斷技術(shù)已經(jīng)不能適應(yīng)了,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)特別是專(zhuān)家系統(tǒng)的發(fā)展,診斷技術(shù)進(jìn)入第三個(gè)發(fā)展階段一智能化階段。

    電機(jī)故障診斷,尤其是多個(gè)故障特征信號(hào)相互交織疊加時(shí),很難僅憑肉眼進(jìn)行判斷識(shí)別,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的非線(xiàn)性映射、聯(lián)想記憶、自適應(yīng)與自學(xué)習(xí)以及良好的容錯(cuò)性等優(yōu)點(diǎn),十分適用于復(fù)雜電機(jī)系統(tǒng)的故障診斷。

    各種類(lèi)型的電機(jī)具有相同的基本原理,電機(jī)內(nèi)部都有電路、磁路、絕緣和機(jī)械等獨(dú)立而相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng),一般用于電動(dòng)機(jī)故障診斷的技術(shù)方法有:①電流分析法。通過(guò)對(duì)電機(jī)電流幅值、波形的檢測(cè)和頻譜分析,診斷電機(jī)故障的原因和程度。例如通過(guò)檢測(cè)交流電動(dòng)機(jī)的電流,進(jìn)行頻譜分析來(lái)診斷電機(jī)是否存在轉(zhuǎn)子繞組斷條、氣隙偏心、定子繞組故障、轉(zhuǎn)子不平衡等缺陷。②振動(dòng)診斷法。通過(guò)對(duì)電動(dòng)機(jī)的振動(dòng)檢測(cè),對(duì)信號(hào)進(jìn)行各種處理和分析,診斷電機(jī)產(chǎn)生故障的原因和部位,并制定處理方案。⑧絕緣診斷。利用各種電氣試驗(yàn)和特殊診斷技術(shù),對(duì)電機(jī)的絕緣結(jié)構(gòu)、工作性能和是否存在缺陷作出結(jié)論,并對(duì)絕緣剩余壽命作出預(yù)測(cè)。④溫度診斷。用各種溫度檢測(cè)方法和紅外測(cè)溫技術(shù),對(duì)電機(jī)各部分溫度進(jìn)行監(jiān)測(cè)和故障診斷。⑤振聲診斷技術(shù)。振聲診斷技術(shù)是對(duì)診斷的對(duì)象同時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)和噪聲信號(hào),分別進(jìn)行信號(hào)處理,然后綜合診斷,因而可以大大提高診斷的準(zhǔn)確率。

    3系統(tǒng)總體方案

    表1為該系統(tǒng)列出了5種常見(jiàn)的電機(jī)故障征兆集和,在集合中,“1”表示有征兆存在,“0”表示征兆不存在。

    根據(jù)經(jīng)驗(yàn)輸出為電機(jī)的故障等級(jí),范圍從0~1表1的樣本輸入對(duì)應(yīng)的樣本輸出如表2。

    4軟件實(shí)現(xiàn)

    BP網(wǎng)絡(luò)在Matlab上的仿真程序設(shè)計(jì)主要包括:輸入層、隱含層、輸出層及各層之間的傳輸函數(shù)幾個(gè)方面。輸入和輸出樣本分別為表1和表2。利用Matlab在模式識(shí)別方面采用采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率BP算法計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真。這里用到matalab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的一個(gè)非常實(shí)用的函數(shù)newff。newff函數(shù)需要4個(gè)輸入?yún)?shù)。第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)RX2的矩陣以定義R個(gè)輸入向量的最小值和最大值。第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)設(shè)定每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的數(shù)組。第三個(gè)參數(shù)是包含每層用到的傳遞函數(shù)名稱(chēng)的細(xì)胞數(shù)組。最后一個(gè)參數(shù)是用到的訓(xùn)練函數(shù)的名稱(chēng)。

    根據(jù)表1樣本輸入和表2樣本輸出,創(chuàng)建bp網(wǎng)絡(luò)和定義訓(xùn)練函數(shù),是為了方便而建立一個(gè)矩陣,用newff函數(shù)來(lái)訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)。關(guān)鍵程序如下net=newff([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1],[5 1]{logsig,pure-lin},trainlm);%這里要加入輸出層的轉(zhuǎn)移函數(shù),一般是trainlm;net.trainParam.goal=0.001;net.trainPalm.epochs=5000;[net,tr]=train(net,p,t);%訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)iw1=net.IW{1}:%輸出訓(xùn)練后的權(quán)值和閾值:b1=net b{1};1w2=net LW{2}:b2=net.b{2};save net51 net。

    5結(jié)束語(yǔ)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能控制技術(shù)的主要分支之一,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,BP網(wǎng)絡(luò)有著廣泛的應(yīng)用,但各種算法在實(shí)際問(wèn)題中都存在著一些具體的問(wèn)題,使得BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用受到一定的限制,因此對(duì)這些算法還應(yīng)進(jìn)一步改進(jìn)。利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可實(shí)現(xiàn)BP網(wǎng)絡(luò)的程序設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和仿真,要利用先進(jìn)技術(shù)解決傳統(tǒng)控制問(wèn)題。BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于電機(jī)故障診斷可以提高工作的可靠性及其系統(tǒng)的靈活性。

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