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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱泵機(jī)組故障診斷研究

    2015-05-30 04:23:35黃春香
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2015年35期
    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    摘 要:文章以熱泵機(jī)組為研究對(duì)象,從實(shí)驗(yàn)測(cè)試的角度建立故障-征兆模型。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱泵機(jī)組進(jìn)行故障診斷并利用Matlab仿真,仿真結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱泵機(jī)組故障診斷實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且效果較好。

    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);熱泵機(jī)組;Matlab

    引言

    空氣源熱泵系統(tǒng)的故障通常分為硬故障和軟故障。硬故障易于檢測(cè)和判斷,從而能及時(shí)排除;而軟故障通常較難發(fā)現(xiàn),直到系統(tǒng)的性能下降到舒適性受到影響才引起用戶的注意,造成了大量不必要的能量損耗。因此,必須實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)岜脵C(jī)組的運(yùn)行狀態(tài),加強(qiáng)熱泵機(jī)組軟故障的檢測(cè),快速診斷軟故障發(fā)生的地點(diǎn)和部位,查找出軟故障發(fā)生的原因,及時(shí)排除故障,減少能量損耗。但是熱泵機(jī)組系統(tǒng)比較復(fù)雜,難以建立其數(shù)學(xué)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),為這些系統(tǒng)的故障診斷提供了新的解決方法。文章中采用BP網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行故障診斷。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱泵機(jī)組的故障診斷

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的是誤差反向傳播算法,首先采用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)元的激活值一層一層向后傳播,從輸入層經(jīng)由各隱含層再傳播到輸出層,輸出層的神經(jīng)元就獲得輸出響應(yīng)。然后為了減少實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出之間的均方誤差,將均方誤差反向傳播,逐層修正各連接權(quán)值和閾值,由輸出層經(jīng)由各隱含層再回到輸入層。隨著這種修正的不斷進(jìn)行,網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出之間的誤差也越來越小。得到合適的網(wǎng)絡(luò)連接值后,便可對(duì)新樣本進(jìn)行非線性映像。

    利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷過程如下:第一步,為了得到期望的診斷網(wǎng)絡(luò),我們采用一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本集組成“征兆-故障”數(shù)據(jù)集,來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第二步,采用測(cè)試樣本集作為輸入對(duì)當(dāng)前診斷網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷,這個(gè)過程即為利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前向計(jì)算的過程。

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的Matlab仿真

    利用Matlab工具進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的具體步驟如下:

    第一步,網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本數(shù)據(jù)和目標(biāo)輸出。對(duì)于熱泵機(jī)組來說,輸入為高壓p1、低壓p2、冷凝溫度p3、蒸發(fā)溫度p4、吸氣過熱溫度p5、液體過冷溫度p6、排氣溫度p7和通過冷凝器的水流溫差p88個(gè)特征量;輸出為無故障F1、制冷劑泄露F2、壓縮機(jī)排氣閥泄露F3、液體管受阻F4、冷凝器結(jié)垢F5和蒸發(fā)器結(jié)垢F6。表1為輸入樣本數(shù)據(jù)。表2為五種故障的期望輸出值。

    第二步,確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。由表1可以看出樣本數(shù)據(jù)有8個(gè)特征向量,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為n=8,從表2看出該樣本數(shù)據(jù)一共有6種故障類型,因此網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為m=6。然后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式h=■+a來確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。其中a=9.26(a為[1,10]之間的常數(shù)),因此h=13。最終確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為:8-13-6。設(shè)定目標(biāo)輸出與實(shí)際輸出的誤差平方和為0.001,隱含層傳遞函數(shù)為tansig,輸出層傳遞函數(shù)為logsig,訓(xùn)練函數(shù)為traingda,目標(biāo)精度為0.001,最大訓(xùn)練周期為1000。

    第三步,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將表1的樣本數(shù)據(jù)和表2的目標(biāo)輸出值用來訓(xùn)練第二步確定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得出隱含層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值w1ij和閥值b1i以及輸出層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值w2ki和閥值b2k。

    第四步,測(cè)試網(wǎng)絡(luò)并分析結(jié)果。為了檢驗(yàn)本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷能力和準(zhǔn)確性,在MATLAB7.6環(huán)境下將一組測(cè)試樣本數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真試驗(yàn)。圖1為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖。

    3 結(jié)束語

    用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱泵機(jī)組進(jìn)行故障診斷,大大簡(jiǎn)化了故障診斷的方法,網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性和穩(wěn)定性較好,得到了比較滿意的效果。

    參考文獻(xiàn)

    [1]姜益強(qiáng),姚楊,馬最良.空氣源熱泵冷水機(jī)組的故障診斷[J].制冷學(xué)報(bào),2002,23(3).

    [2]傅薈璇,趙紅.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

    作者簡(jiǎn)介:黃春香(1987-),女,江蘇南通,碩士,助教,主要從事電氣自動(dòng)化方面的研究。

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