自適應諧振理論在基于行為的故障診斷中的應用研究*

彭治國 耿 濤 劉海浪

（①桂林電子科技大學機電工程學院，廣西桂林541004;②西安交通大學機械工程學院，陜西西安710049;③桂林電子科技大學機電工程學院，廣西桂林541004）

基于知識的故障診斷方法通常需要收集大量的同 類設備故障信息作為知識存儲于診斷系統(tǒng)，并據(jù)此知識對設備的運行狀態(tài)進行監(jiān)視與診斷。而在實際應用中，一些大型的需要長期穩(wěn)定運行的設備，或者是新型的和一些非標準化的設備，要獲取足夠的設備運行狀態(tài)和故障數(shù)據(jù)就非常困難。即便是在實驗室條件下對設備進行故障模擬，所得到的數(shù)據(jù)與設備在實際生產(chǎn)過程中所發(fā)生的故障仍有很大差別，因此用此方法所得到的故障數(shù)據(jù)也難以保證診斷系統(tǒng)有很高的診斷準確度。

基于行為的故障診斷（Behavior－based Faults Diagnosis，BFD）理論［1］，較好地解決了上述基于知識的故障診斷方法的不足。BFD方法能夠在診斷對象的運行過程中依據(jù)其具體的運行狀態(tài)對診斷系統(tǒng)進行學習，以不斷地提高診斷智能。由于其不依賴于大量的已有故障數(shù)據(jù)，因此大大減小了故障診斷系統(tǒng)的建立難度，同時所具有的自學習能力，能夠使系統(tǒng)的診斷能力不斷地得到完善。ART2是一種無教師的自學習競爭網(wǎng)絡，其穩(wěn)定的競爭學習機制能夠?qū)⑤斎雽ο笈c系統(tǒng)中的已有模式進行對照，選擇出與之最匹配的模式或產(chǎn)生出新的模式，同時能根據(jù)對象對所匹配的模式進行學習。本文將ART2網(wǎng)絡應用于基于行為的故障診斷理論中，并以轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障診斷為例驗證了此方法的可行性。

1 理論基礎

1.1 BFD的理論基礎

基于知識（Knowledge－based）的診斷方法是一種“自上而下”，即從一般到特殊的方法，是把來自許多不同設備對某種故障所積累到的“知識”構成知識空間，再用此知識對某一具體設備進行故障診斷?；诖朔椒ǖ脑\斷系統(tǒng)存在一些理論上的不足，首先，對于所需的大量故障知識的獲取困難;另外，假如對于某類設備能夠獲取到足夠多的故障信息，往往對于每臺設備所發(fā)生的幾類故障之間都可找到明確的分類邊界，而將這些設備對應的每類故障知識進行綜合后其分類域會有明顯的交叉，應用于實際中具體的診斷對象后就難于對落在交叉區(qū)域的樣本進行正確識別;最后，當利用各種不同的智能診斷體系建立了基于以上知識的診斷系統(tǒng)后，該系統(tǒng)所能識別的故障種類和診斷能力、診斷精確度已經(jīng)確定，而診斷對象由于個體差異或工作環(huán)境的不同所產(chǎn)生的新故障種類，診斷系統(tǒng)就無法識別，只能將其硬性地歸結(jié)到能識別的某類故障中。

BFD方法是一種“自下而上”，即從具體到一般的方法。診斷系統(tǒng)從具體設備的運行狀態(tài)中學習新的故障信息，從而更準確地在設備的整個壽命周期內(nèi)進行狀態(tài)監(jiān)視與故障診斷［2］。BFD的主要目標就是系統(tǒng)在對設備的運行狀態(tài)進行識別的同時，學習到該故障新的發(fā)展特征和信息，或者產(chǎn)生出新的故障種類以用于后續(xù)的診斷中。其具有的自學習功能使得BFD系統(tǒng)能夠不斷地完善和提高，從而可以從具有初級智能的簡單系統(tǒng)發(fā)展成為具有高級智能的針對某一特定設備的專用診斷系統(tǒng)。這一思想符合人類智能的學習過程，如某人所認識的3件物品（3類故障），經(jīng)過一段時間后物品變舊的程度不同（故障屬性的變化），但人仍能認識這3類物品并將物品當前的狀態(tài)記憶下來（學習過程），以用于下次的識別。同時，若出現(xiàn)新的物品種類后人能夠判別出不屬于已知的物品種類并將這一種類學習并記憶下來（新故障種類的產(chǎn)生），此物品再次出現(xiàn)時則能夠識別。

BFD方法并非與基于知識的診斷方法完全對立［2］，也并非完全摒棄已有的確定的故障知識。在BFD建立初期，系統(tǒng)對已有的確定性的故障知識進行學習，使系統(tǒng)具有初級的智能，能夠識別設備運行中的一般性故障，然后再逐步地進行再學習和智能的提高。

1.2 ART2 基本原理

自適應諧振理論（Adaptive Resonance Theory，ART）是由Grossberg和Gail Carpenter提出的一種自組織競爭網(wǎng)絡。它解決了Grossberg網(wǎng)絡和其他一些競爭網(wǎng)絡的“穩(wěn)定性/可塑性”兩難問題［3］。ART2是在只能解決二進制輸入問題的ART1的理論基礎上提出的，用來解決連續(xù)信號輸入問題的自穩(wěn)定競爭網(wǎng)絡模型［4］。正如人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最初啟發(fā)來源于生物學，ART模型則是受到人類視覺系統(tǒng)生理學的研究啟發(fā)［5］。當人們用眼睛觀察外部世界的時候，視覺系統(tǒng)不光受到來自視網(wǎng)膜的外部感受，同時引發(fā)視覺皮質(zhì)中的“搜索/喚醒”反映機制，喚醒潛意識中的某種“習得期待”，進行由上至下的傳達并與得到的外部感受進行模式匹配，如上下層的兩種刺激一致，則產(chǎn)生某種情緒體驗，即“諧振”，同時進行強化學習以鞏固意識中的這種既有模式和知識。若上下層的兩種刺激不一致，“搜索/喚醒”機制則重新搜索新的模式，直到匹配為止，或者產(chǎn)生一種新的模式，并通過學習將這種外部感受作為一種新的“習得期待”記憶下來。ART理論正是對這一生理學現(xiàn)象的一種數(shù)學模擬。

2 構建基于ART2的BFD系統(tǒng)

2.1 ART2 模型

ART2由注意子系統(tǒng)AS和定向子系統(tǒng)OS構成。注意子系統(tǒng)包括感受層SL和反應層RL，感受層劃分為6個子集，6個子集之間的連接完成了輸入量的正規(guī)化、非線性變化和矢量間的相似度比較［6］。ART2模型中第j個處理單元的網(wǎng)絡關系如圖1所示，并將圖中各部分功能與計算過程分別闡述如下。

在SL的每層中有兩種不同的神經(jīng)元，分別用空心圓和實心圓表示，每個空心圓對應兩種不同的輸入，用空心箭頭表示興奮激勵，實心箭頭表示抑制激勵。設神經(jīng)元的活動電位（即輸出）為V，所有興奮激勵的總和為J+，所有抑制輸入的總和為J－，則變量滿足微分方程式:

式中:ε、A為遠小于1的正實數(shù)，B＜ ＜1，C＜ ＜D，且ε＜ ＜A，D→1。當取B=0，C=0，ε→0，并當V達到其穩(wěn)定值，即變化率達到0時，進行簡化后可得:

圖1中的實心圓表示正規(guī)化運算，如，在圖中與pj相連的實心神經(jīng)元，除與pj外還與p1，p2，…，pn等空心圓相連，其輸出即為矢量P的模。經(jīng)化簡計算后，SL層各神經(jīng)元的輸入方程和規(guī)格化運算表示如下:

式中:f（x）的作用是對小幅信號進行抑制，其有連續(xù)型和非連續(xù)型兩種形式，分別如式（4a）和式（4b）所示，為實現(xiàn)方便一般采用后者。

反應層中主要完成的運算是對從感受層經(jīng)規(guī)格化后的輸入向量進行競爭學習，由感受層傳輸給反應層的向量是P，競爭按式（5）表示的規(guī)則進行。

式（5）確定了競爭獲勝單元并將使其輸出為1，其余單元輸出為0。與ART1及其他一些競爭網(wǎng)絡的輸出結(jié)果不同，ART2競爭層的最后輸出一般取yi=dy'i，式中d為一實常數(shù)。

圖1中左側(cè)調(diào)整子系統(tǒng)的功能是根據(jù)競爭層得到的輸出Y和wrs得出P，并用P與U的相似程度來衡量輸入模式與競爭獲勝單元在系統(tǒng)權值中所對應的習得模式間的匹配程度，其相似程度表示為

式中:e為遠小于1的正實數(shù)，以防止分母中出現(xiàn)0值。設置相似度警戒參數(shù)ρ，當|R|＞ρ時，表明獲勝神經(jīng)元代表的習得模式與輸入矢量匹配程度足夠高，輸出該模式;當|R|≤ρ時，則產(chǎn)生重置信號抑制該獲勝單元輸出為0，而重新從其他的輸出單元中尋找匹配度足夠高的單元，如此反復尋找直至找到|R|＞ρ的獲勝神經(jīng)元;若未產(chǎn)生滿足條件的結(jié)果，表示習得模式中沒有與該輸入矢量匹配度足夠高的模式，則產(chǎn)生新的模式并通過學習以記憶該輸入所代表的模式種類。上述過程達到穩(wěn)定后，系統(tǒng)通過下述式（7）的學習方法，改變權值將輸入矢量的新特性保存下來。

最后，ART2網(wǎng)絡將得到的結(jié)果進行輸出，然后再對下一輸入矢量進行識別。

2.2 BFD系統(tǒng)的構建

基于以上基本原理，建立BFD系統(tǒng)首先要對診斷對象可能發(fā)生的故障類型和類型總數(shù)做總體的分析，以確定診斷系統(tǒng)的基本規(guī)模，如建立系統(tǒng)時診斷子模塊的初始數(shù)目和運行過程中的最大擴充數(shù)，同時根據(jù)每個子模塊所實現(xiàn)的診斷功能確定其輸入維數(shù)和可診斷的故障總類。另外，根據(jù)分析得到的故障種類收集該類故障的一般性知識，用于BFD系統(tǒng)的初始學習。

建立基于ART2網(wǎng)絡的BFD診斷系統(tǒng)，圖2為系統(tǒng)流程圖。

3 實驗驗證

3.1 實驗方法

為了驗證ART2在基于行為的故障診斷中應用的可行性，本文將基于ART2的BFD診斷方法應用于轉(zhuǎn)子－軸承系統(tǒng)的故障診斷中。以DRVI轉(zhuǎn)子實驗臺作為實驗對象（如圖3所示），運行并收集轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在不同轉(zhuǎn)速下正常、不平衡、局部徑向摩擦及支承件松動幾種工況下的運行數(shù)據(jù)，對所得到的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的特征數(shù)據(jù)進行診斷，驗證診斷結(jié)果的正確性和診斷系統(tǒng)的可靠性［7］。

采用加速度振動傳感器采集轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動信號，用置于轉(zhuǎn)軸X向和Y向的兩個電渦流傳感器檢測轉(zhuǎn)子的軸心位置。將振動信號進行快速傅里葉變換后得到的頻域信號和轉(zhuǎn)子軸心軌跡數(shù)據(jù)，用于轉(zhuǎn)子運行狀態(tài)的表征，并作為BFD診斷系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)。共測得在1 500～3 000 r/min范圍內(nèi)不同轉(zhuǎn)速下的正常與故障4種工作狀態(tài)下的96組數(shù)據(jù)。

在程序初始化步驟中，各參數(shù)根據(jù)ART2網(wǎng)絡的特性選取a=10，b=10，c=0.1，d=0.9，ρ=0.96。

3.2 結(jié)果與分析

將每類狀態(tài)數(shù)據(jù)分為兩組，即把所有數(shù)據(jù)均分為兩組，每組48個。取其中的第一組，先將正常、不平衡和徑向摩擦情況下各隨機抽取12組數(shù)據(jù)，進行初始學習。然后抽取支承件松動故障中的一組數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)后，系統(tǒng)沒有將這一組數(shù)據(jù)歸類為原有3類模式中的任意一種。程序結(jié)果顯示系統(tǒng)增加了一類新故障模式，從而驗證了系統(tǒng)具有基于行為診斷方法所要求的根據(jù)設備實際運行狀態(tài)增添新模式的功能。

然后將第一組中剩余的數(shù)據(jù)全部輸入程序，進行學習。將學習后的每種模式的Wrs權值繪成曲線表示，如圖4所示，按類別依次為正常、不平衡、徑向摩擦和支承件松動狀態(tài)下的權值。

若在第二組數(shù)據(jù)的輸入診斷中，暫時屏蔽系統(tǒng)權值學習功能后，即不學習新的輸入狀態(tài)信息，只將輸入的數(shù)據(jù)進行狀態(tài)診斷，運行完畢后，系統(tǒng)總的診斷正確率為90%。故此時的系統(tǒng)Wrs權值仍如圖4所示。然后，恢復權值學習功能后，重新將第二組數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，經(jīng)診斷和狀態(tài)信息學習后的系統(tǒng)Wrs模式權值如圖5所示。此時，系統(tǒng)總的診斷正確率為96%，可見基于行為的學習提高了系統(tǒng)的診斷智能水平，為后續(xù)的繼續(xù)診斷提供了良好的故障知識。

實驗結(jié)果表明所構建的基于ART2的BFD系統(tǒng)滿足理論設計的要求。

4 結(jié)語

本文分析了基于行為的故障診斷（BFD）方法所具有的理論和應用方面的優(yōu)點，同時說明了ART2理論具有實現(xiàn)BFD系統(tǒng)所需的理論基礎和功能要求。通過建立基于ART2的BFD診斷系統(tǒng)，將其應用于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)幾類常見故障的診斷和基于行為的學習中，證明了此方法的正確性和診斷結(jié)果的可靠性，取得了較為滿意的結(jié)果。本文研究結(jié)果表明將ART2應用于基于行為的故障診斷方法中具有很高的理論研究和實際應用價值。

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