基于小波包和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯傳感器故障診斷*

單亞峰,孫 璐,付 華,訾 海

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,遼寧 葫蘆島 125105)

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基于小波包和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯傳感器故障診斷*

單亞峰*,孫 璐,付 華,訾 海

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,遼寧 葫蘆島 125105)

針對瓦斯傳感器故障診斷速度慢、診斷精度不高的問題,以常見的沖擊型、漂移型、偏置型和周期型傳感器輸出故障為研究對象,提出了一種基于減聚類(SCM)與粒子群(PSO)算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式分類與辨識的瓦斯傳感器故障診斷方法。首先,利用三層小波包分解得到各個節(jié)點的分解系數(shù),采用一定的削減算法使故障的瞬態(tài)信號特征得到加強(qiáng),獲取最優(yōu)的特征能量譜。再利用SCM-PSO算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使粒子的搜索速度更快,更有利于發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解。最后通過實驗對比分析,該方法具有訓(xùn)練速度快、分類精度高的特點,辨識正確率在95%以上,能夠顯著提高故障診斷的速度和準(zhǔn)確性。

瓦斯傳感器;小波包;SCM-PSO;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障診斷

瓦斯傳感器是煤礦監(jiān)測系統(tǒng)中最重要的傳感設(shè)備之一,它可以對礦井內(nèi)的瓦斯?jié)舛冗M(jìn)行檢測,傳送給上位機(jī),從而預(yù)報煤礦的安全與否[1]。但是,由于工作環(huán)境的問題,瓦斯傳感器長期處在礦下高溫、高濕度、高粉塵、強(qiáng)干擾下,經(jīng)常會發(fā)生卡死、漂移、沖擊等故障,使瓦斯傳感器信號的輸出不準(zhǔn),從而使瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的性能下降,影響了煤礦的生產(chǎn)安全。因此,對瓦斯傳感器進(jìn)行故障診斷具有重要意義。

目前,常用的瓦斯傳感器故障診斷方法有時間序列分析法、多元回歸分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近法等[2]。文獻(xiàn)[3]研究了基于連續(xù)小波極值點變換在傳感器故障診斷中的應(yīng)用;文獻(xiàn)[4]提出了小波包分解提取各個節(jié)點特征能量與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障模式分類的傳感器故障診斷方法。本文通過對現(xiàn)有研究方法的學(xué)習(xí),提出了一種基于小波包分解與減聚類算法和粒子群算法組合優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類識別方法來對瓦斯傳感器的故障進(jìn)行診斷。采用基于代價函數(shù)的局域判別基(LDB)算法對小波包分解進(jìn)行剪裁,獲取最優(yōu)的特征能量譜。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)個數(shù)為減聚類算法的聚類個數(shù),聚類中心和寬度作為一個粒子的初始位置,對粒子的搜索有較好的指引作用,更有利于發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解,提高預(yù)測與診斷的準(zhǔn)確率。

1 信號的小波包分解與重構(gòu)

1.1 小波包分解

小波包分解是基于小波分析延伸出來的一種對信號進(jìn)行更細(xì)致分解和重構(gòu)的方法[5]。它同時對低頻信號部分和高頻信號部分進(jìn)行分解,使頻譜窗口被分割的更細(xì),具有更高的時頻分辨率,對信號的分析能力更強(qiáng)。三層小波包的分解過程如圖1所示,其中A表示低頻部分,D表示高頻部分,序號為小波包的分解層數(shù)。分解關(guān)系可表示為:

X=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+

DAD3+ADD3+DDD3

圖1 小波包分解示意圖

1.2 故障特征提取

當(dāng)傳感器出現(xiàn)故障時,頻帶內(nèi)的信號會有較大的變化。在各頻率信號的能量中,包含著豐富的故障信息,頻率信號能量的改變即代表了一種故障。因此,以能量為元素構(gòu)造的特征向量可直觀的反應(yīng)信號的某些特征。因為傳感器正常輸出信號不為零,這樣提取能量時主要集中在低頻節(jié)點上,容易與沖擊和偏差這類故障相混淆。因此,在進(jìn)行小波包分解前,對信號進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。具體的特征提取步驟為:

③為了更準(zhǔn)確的描述信號能量變化,對X30～X37進(jìn)行削減處理[6]:

?計算個基點分解系數(shù)的削減閾值:

其中,k表示X3i的長度,且X3i=[cfs3i1cfs3i2… cfs3ik]。

?對系數(shù)進(jìn)行如下處理:

④重構(gòu)(3)中各節(jié)點的分解系數(shù),得到重構(gòu)數(shù)據(jù)S3i(i=0,1,…,7)。

⑤計算各頻帶信號總能量:

E3i=∫|S3i|2dt=∑|S3i|2

⑥特征向量單位化:當(dāng)能量較大時,為了使分析更加方便,可對特征向量進(jìn)行單位化,可得新的特征向量。對E3i進(jìn)行歸一化處理:

⑦構(gòu)造特征向量如下,將其作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本輸入。

2 減聚類算法與改進(jìn)粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

常見的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有最小二乘法、梯度下降法和K-means聚類法等[7],但是它們不易找到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值、徑向基函數(shù)的中心和寬度等重要參數(shù)的全局最優(yōu)解。為了克服這一缺點,利用改進(jìn)的粒子群(IPSO)和減聚類(SCM)算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過減聚類算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)個數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后以得到的中心向量和寬度作為粒子群中的一個粒子位置矢量,確定最佳的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

2.1 減聚類算法

減聚類算法[8-11]是一種相對簡單而又有效的聚類算法,它將每一個數(shù)據(jù)點都作為潛在的聚類中心,之后減去已完成的聚類中心的所用,再次尋找聚類中心,直到滿足一定的指標(biāo)值。設(shè)p維空間的N個數(shù)據(jù)點為{X1,X2,…,XN},每一個數(shù)據(jù)點代表一個聚類中心,各數(shù)據(jù)點Xl的密度指標(biāo)表示為:

2.2 粒子群算法的改進(jìn)

粒子群算法是每個粒子根據(jù)個體最優(yōu)位置Pbesti和全局最優(yōu)位置Pgbest更新自己的速度和位置的過程,各粒子受Pgbest的影響,很快收斂到Pgbest附近。如果Pgbest是一個局部極值,則整個粒子群陷入局部最優(yōu),很難跳出Pgbest的束縛去發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解[12-14]。因此,本文對基本的粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),在進(jìn)化初期,粒子以較大的概率向種群中的個體學(xué)習(xí),增大了搜索區(qū)域,增加了收斂到全局最優(yōu)解的概率。選擇策略為:設(shè)t為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù),MaxGen為最大進(jìn)化代數(shù),在第t代進(jìn)化過程中,隨機(jī)產(chǎn)生一個0～1之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)r,計算Rt=t/MaxGen。如果r>Rt,則在粒子群中除去自身和最佳的粒子之外隨機(jī)選擇一個粒子,以該粒子的最優(yōu)位置,記作Prnd=(pr1,pr2,…,prp)代替Pgbest,則速度更新變?yōu)?/p>

其中,否則按基本粒子修改方法進(jìn)行更新。

改進(jìn)的粒子群算法的計算過程如下:

Step1 參數(shù)的初始化,包括學(xué)習(xí)因子c1、c2,初始慣性因子ω、種群規(guī)模m和最大進(jìn)化代數(shù)MaxGen;

Step2 隨機(jī)產(chǎn)生種群為m的粒子,計算每個粒子的適應(yīng)度,選擇當(dāng)前最優(yōu)的Pbesti初始化Pgbest;

Step3 按公式ω=ωIni-ωFint/MaxGen計算當(dāng)前慣性權(quán)重系數(shù),其中ωIni為初始慣性權(quán)重,ωFin為進(jìn)化結(jié)束時的慣性權(quán)重;

Step4 更新粒子的速度和位置;

Step5 計算每個粒子的適應(yīng)值,若該位置優(yōu)于Pbesti,則更新Pbesti,否則不更新;

Step6 選擇所有粒子的個體最優(yōu)解Pbesti中的最優(yōu)值作為當(dāng)前粒子群的全局最優(yōu)解Pgbest;

Step7 t=t+1;

Step8 判斷終止條件,如果達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)則終止迭代,Pgbest即為找到的最優(yōu)解;否則轉(zhuǎn)Step3。

2.3 基于改進(jìn)粒子群和減聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

首先采用減聚類算法對訓(xùn)練樣本進(jìn)行聚類,得到聚類個數(shù)M和M個中心向量ui和聚類寬度σi,然后以聚類個數(shù)M最為隱含層神經(jīng)元的個數(shù),確定出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。以網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)即隱含神經(jīng)元的中心向量、寬度和隱含層神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的連接權(quán)重作為位置矢量,構(gòu)造粒子群[15]。采用改進(jìn)粒子群和減聚類算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程如圖2所示。

圖2 基于IPSO和SCM算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

3 實驗驗證與分析

3.1 實驗配置

實驗以山西焦煤官地礦為背景,從官地煤礦的瓦斯數(shù)據(jù)庫中獲取5類狀態(tài)下傳感器的實測數(shù)據(jù)各60組,經(jīng)過小波包分解處理后提取相應(yīng)的特征向量樣本。根據(jù)瓦斯傳感器輸出信號的頻帶特點,把它的信號作3層小波包分解,得到8個頻率范圍無重疊的最優(yōu)小波包基,再分別求出這8個最優(yōu)小波包基對應(yīng)的重構(gòu)信號能量,把它們組成一組特征能量譜,如圖3所示。

圖3 瓦斯傳感器5種狀態(tài)下的特征能量譜

另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點數(shù)可確定為4,對于正常及4種故障狀態(tài),具體對應(yīng)關(guān)系如表1。根據(jù)小波包分解特征能量譜的向量長度可知,把輸入層節(jié)點個數(shù)定為8,利用減聚類算法對小波包分解后的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚類,運(yùn)行時的參數(shù)設(shè)置為α=2.5,δ=0.01,得到聚類個數(shù)為5,中心向量和聚類寬度如表2所示。因此,隱含層節(jié)點個數(shù)為5,輸出層節(jié)點個數(shù)定為4,所以該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用8-5-4結(jié)構(gòu)。

表1 傳感器狀態(tài)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值映射關(guān)系

表2 減聚類算法的輸出結(jié)果

對隱含層神經(jīng)元的中心向量、寬度和隱含層神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的連接權(quán)重作為位置矢量,構(gòu)造粒子群。粒子數(shù)設(shè)為30,慣性權(quán)重由1.2線性的減小到0.1,迭代次數(shù)為100。粒子的適應(yīng)度函數(shù)為訓(xùn)練樣本錯誤分類個數(shù)。采用改進(jìn)的粒子群算法對構(gòu)造的RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)中心、寬度和隱含層到輸出層的連接權(quán)值如表3所示。

3.2 結(jié)果驗證

取5類狀態(tài)下傳感器的實測數(shù)據(jù)各20組,經(jīng)過小波包分解處理后提取相應(yīng)的特征向量樣本,對訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗證,其中,一組驗證的輸出結(jié)果如表4所示,其全部樣本診斷識別后的分類情況如圖4所示。可以看出,這100組樣本通過系統(tǒng)辨識分成了5個類別,并且每類樣本的識別正確率都在95%以上,符合辨識分類的要求。因此,本文設(shè)計方法可以有效地診斷出瓦斯傳感器的故障類型,達(dá)到了最初的設(shè)計目標(biāo)。如果將該方法的模型與瓦斯傳感器并行運(yùn)行,可以實現(xiàn)瓦斯傳感器的故障在線診斷。

表4 實驗輸出結(jié)果

圖4 樣本識別的分類結(jié)果

圖5 誤差曲線對比圖

3.3 對比分析

為了驗證本文提出的基于減聚類與粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯傳感器故障檢測算法的優(yōu)越性,將該方法與傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,其中這兩種RBF神將網(wǎng)絡(luò)輸入輸出點個數(shù)與上文中設(shè)定的一致,訓(xùn)練樣本數(shù)為100,測試樣本數(shù)為40,最大迭代次數(shù)為50。將誤差指標(biāo)、訓(xùn)練時間和分類準(zhǔn)確率作為評價標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行分析。

由圖5可以看出,本文算法與傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在訓(xùn)練階段,收斂速度更快,誤差精度更高。而由表5可得:SCM+PSO優(yōu)化的RBF算法與另外兩種方法相比,不但降低了訓(xùn)練時間,而且提高了分類的正確率。此外,SCM+PSO優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在誤差上也比另外兩個算法小很多。因此,該方法可作為一種有效的瓦斯傳感器故障分類診斷方法。

表5 性能指標(biāo)對比

4 結(jié)論

①小波包可對高頻尺度進(jìn)一步分解,分解的算法降低了特征能量譜的向量維數(shù),提高頻率分辨率,具有更好的時頻特性,可作為一種很好的特征提取工具。

②采用粒子群和減聚類算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),具有訓(xùn)練時間短、診斷精度高等優(yōu)點,故障識別率在95%以上,能夠顯著提高故障診斷的有效性和準(zhǔn)確性。

③把該診斷算法應(yīng)用于瓦斯傳感器的在線故障檢測,能夠?qū)崟r快速地辨識4類突發(fā)型軟故障,大幅提升瓦斯傳感器的工作可靠性和抗干擾能力。

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Gas sensor Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet an RBF Neural Network Identification*

SHANYafeng*,SUNLu,FUHua,ZIHai

(Faculty of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Huludao Liaoning 125105,China)

In order to solve the problem that the gas sensor diagnosis speed is slow and the diagnosis accuracy is not high,this paper takes the common type gas sensor fault such as impact,drift,bias and periodic fault as research object,and proposes a pattern classification and identification of the fault diagnosis of gas sensor method based on RBF neural network that is optimized by subtractive clustering and particle swarm optimization algorithm.Use three layer wavelet packet decomposition technologies to get the coefficients of each node,and adopt some cutting algorithm to improve the transient signal features of the fault,and then obtain the optimal energy spectrum.Next,use SCM-PSO algorithm to optimize RBF neural network and make the particles search faster and easier to find the global optimal solution.Finally,through experiment contrast analysis,this method has the features of fast training speed,high accuracy of classification,and the identification correct rate is more than 95%.It can significantly improve the effectiveness and accuracy of the fault diagnosis.

gas sensor;wavelet packet;SCM-PSO;RBF neural network;fault diagnosis

單亞峰(1968-),男,副教授,遼寧阜新人,遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士研究生導(dǎo)師,1991年畢業(yè)于哈爾濱建筑工程學(xué)院電氣自動化專業(yè)。多年來一直工作在科研和教學(xué)第一線,近年來發(fā)表論文10余篇,參編教材2部,主持承擔(dān)科研課題多項。主要研究方向為檢測技術(shù)及其應(yīng)用,長期有效通信作者:單亞峰,shanyf68@163.com;

付 華(1962-),女,遼寧阜新人,教授,博士生導(dǎo)師,博士(后),主要研究方向為煤礦瓦斯檢測、智能檢測和數(shù)據(jù)融合技術(shù)方面的研究。支持國家自然科學(xué)基金2項、支持及參與國家863和省部級項目30余項,發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇,申請專利24項;

孫 璐(1989-),女,遼寧阜新人,碩士研究生,主要研究方向為現(xiàn)代傳感技術(shù),xiaozhuqqqqq@126.com。

項目來源:國家自然科學(xué)基金項目(51274118,70971059);遼寧省科技攻關(guān)基金項目(2011229011);遼寧省教育廳基金項目(L2012119)

2014-09-11 修改日期:2014-11-24

C:7230S

10.3969/j.issn.1004-1699.2015.02.023

TP212

A

1004-1699(2015)02-0278-06