基于AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱溫度預(yù)警方法＊

李友釗，吳斌

（1.上海電機(jī)學(xué)院電氣學(xué)院，上海201306；2.上海電機(jī)學(xué)院商學(xué)院，上海201306）

基于AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱溫度預(yù)警方法＊

李友釗1，吳斌2

（1.上海電機(jī)學(xué)院電氣學(xué)院，上海201306；2.上海電機(jī)學(xué)院商學(xué)院，上海201306）

一種基于人工免疫系統(tǒng)-學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)節(jié)的混合網(wǎng)絡(luò)溫度預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪箱溫度的預(yù)警分析。首先根據(jù)退化特征矩陣確定齒輪箱的退化狀態(tài)數(shù)目，接著采用人工免疫算法初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，后利用一種改進(jìn)的自適應(yīng)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率進(jìn)行調(diào)整，最后結(jié)合頻率變化特性，訓(xùn)練出不同退化模式下的溫度預(yù)測模型。通過搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集齒輪箱油液溫度數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了此類預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，以及劃分不同退化模式的必要性。

風(fēng)機(jī)齒輪箱；人工免疫系統(tǒng)；自適應(yīng)算法；溫度預(yù)警

齒輪箱作為風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，比其他部件維修難度更大、所需費(fèi)用更高。因此，學(xué)者開始對(duì)齒輪箱的故障進(jìn)行分析，預(yù)測其衰退演變趨勢(shì)，發(fā)展出了對(duì)齒輪箱狀態(tài)趨勢(shì)的預(yù)測技術(shù)，包括基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的預(yù)測方法、基于數(shù)學(xué)的預(yù)測方法、基于信息融合技術(shù)的預(yù)測方法等。另外，人工智能技術(shù)也在此領(lǐng)域得到了應(yīng)用[1]。文獻(xiàn)[2]提出了一種結(jié)合小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列模型，并成功地對(duì)風(fēng)電機(jī)組的齒輪箱溫度進(jìn)行了預(yù)警。在文獻(xiàn)[3]中，作者提出了一種基于溫度數(shù)據(jù)的部件溫度預(yù)測與故障預(yù)警方法，并以實(shí)際風(fēng)電場溫度數(shù)據(jù)對(duì)此方法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文從齒輪箱衰退趨勢(shì)考慮，認(rèn)為齒輪箱當(dāng)前所處的狀態(tài)對(duì)后期衰退趨勢(shì)有不可忽略的影響，即齒輪箱處于不同退化狀態(tài)下，應(yīng)采用不同的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測。首先對(duì)齒輪箱當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，而后通過小波包分解提取振動(dòng)信號(hào)的頻帶能量作為退化特征向量，根據(jù)類內(nèi)緊密度與類間分離度評(píng)價(jià)指標(biāo)確定退化矩陣的最佳劃分，劃分?jǐn)?shù)目即對(duì)應(yīng)退化狀態(tài)數(shù)，然后建立不同退化狀態(tài)下對(duì)應(yīng)的AIS-SA網(wǎng)絡(luò)（Artificial Immune System& Self-adaption Adjustment Net）溫度預(yù)測模型，最后分析預(yù)測結(jié)果與真值的殘差，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪箱的溫度預(yù)警，幫助運(yùn)維人員提前對(duì)齒輪箱進(jìn)行維護(hù)動(dòng)作，降低其故障率，延長使用壽命。與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型相比，AIS-SA網(wǎng)絡(luò)有效地規(guī)避了其初始參數(shù)選取不定、容易局部最優(yōu)、學(xué)習(xí)率與網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性產(chǎn)生矛盾等局限性，并且在全局內(nèi)近似解尋優(yōu)過程中有著不可比擬的優(yōu)勢(shì)，因此能夠有效提高預(yù)測精度。

1 基于AIS-SA的齒輪箱溫度預(yù)測模型

1.1 齒輪箱退化狀態(tài)的劃分

齒輪箱的退化狀態(tài)可以通過其外部特征（振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)等）來表征。風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，傳動(dòng)部件之間的接觸部位受頻繁變化的應(yīng)力作用，極容易對(duì)部件造成不可恢復(fù)的損傷，繼續(xù)運(yùn)行可能加速部件間的磨損，溫度則表現(xiàn)為異常上升。齒輪箱退化狀態(tài)不同，意味著其損傷程度也不相同，因此處于不同退化狀態(tài)下的齒輪箱其油液溫度有著不同的變化趨勢(shì)。通過振動(dòng)信號(hào)提取齒輪箱退化特征向量，采用一定的聚類方法劃分出齒輪箱的若干退化狀態(tài)，則可以據(jù)此訓(xùn)練出對(duì)應(yīng)的若干個(gè)溫度預(yù)測模型。

1.2 基于關(guān)鍵部件溫度的齒輪箱故障預(yù)警

風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的部件溫度變化趨勢(shì)能夠反映其運(yùn)行狀態(tài)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測齒輪箱關(guān)鍵部位（主軸軸承、齒輪箱主體、關(guān)鍵齒輪、齒輪軸承等）在不同風(fēng)速下的溫度變化，對(duì)比預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)齒輪箱某一部件故障的早期分析預(yù)測。比如利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)齒輪箱主要部件主軸軸承的溫度變化進(jìn)行預(yù)測，如果溫度變化趨勢(shì)差異明顯，則可認(rèn)為該部件存在潛在故障，在其故障變得嚴(yán)重前，給運(yùn)維人員一定的時(shí)間進(jìn)行預(yù)防維護(hù)[4]。

1.3 基于AIS網(wǎng)絡(luò)的尋優(yōu)算法

利用AIS算法可對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值、閾值進(jìn)行篩選，按照“優(yōu)勝劣汰”的自然法則尋求親和度（適配值的倒數(shù)）最高的“抗體”與“抗原”，“抗原”對(duì)應(yīng)目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，“抗體”對(duì)應(yīng)可行解，即BP網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值和閾值?！懊庖哂洃洝惫δ苁峭ㄟ^記憶細(xì)胞實(shí)現(xiàn)的，這些“細(xì)胞”對(duì)應(yīng)一個(gè)與“抗原”親和度最高的“抗體群”。規(guī)模為H的抗體種群中任一抗體h1與抗原之間的親和度Fh1可用網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差絕對(duì)值的倒數(shù)表示，抗體h1的濃度Ch1則用該抗體與抗體種群的相似度刻畫——當(dāng)2個(gè)抗體的親和度Fhi，hj（i，j＝1，2，…，H）大于人工設(shè)定的相似度閾值CT時(shí)，則判斷為相似，計(jì)算公式如下：

式（1）（2）中：ε為親和度系數(shù)，l為網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；yk，dk分別為網(wǎng)絡(luò)輸出層第k（1，2，…，l）個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算輸出值與期望輸出值；CT取值一般大于0.7.

綜合親和度與濃度即可確定該抗體的繁殖概率Ph1：

式（3）中：DEI為多樣性評(píng)價(jià)指標(biāo)。

記憶細(xì)胞庫的規(guī)模是不變的，因此與抗原親和度高的抗體將會(huì)取代庫中濃度最高的原有抗體。根據(jù)得到的繁殖概率，即可更新記憶細(xì)胞群體，抗體種群也可通過選擇、交叉、變異操作進(jìn)行更新，并與記憶庫中貯存的優(yōu)秀抗體一并組成次代抗體種群，直至達(dá)到算法停止準(zhǔn)則，最終得到的“抗體”即可反譯出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及閾值。

1.4 基于擾動(dòng)誤差大小的學(xué)習(xí)率SA算法

為盡可能滿足網(wǎng)絡(luò)層與層之間不同節(jié)點(diǎn)的權(quán)重尋優(yōu)要求，在任一次迭代尋優(yōu)過程中，不同節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值采用大小不同的學(xué)習(xí)率。參數(shù)的調(diào)節(jié)順序可總結(jié)為：從網(wǎng)絡(luò)輸出層開始向輸出層推進(jìn)，同層網(wǎng)絡(luò)間自上而下依次調(diào)整。設(shè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)矩陣為W*＝[w1，w2，…，wq]，其中，q為包含節(jié)點(diǎn)閾值在內(nèi)的待調(diào)節(jié)參數(shù)總數(shù)目，則第n次迭代學(xué)習(xí)時(shí)第i個(gè)元素wi（n）的調(diào)節(jié)原則為以下2點(diǎn)。

式（4）（5）中：ηi為學(xué)習(xí)率。

式（6）（7）（8）中：α為量化的誤差性能。

2.2 兩組患者不良反應(yīng)發(fā)生率比較 A組血壓波動(dòng)12例，心肌缺血4例，早搏7例，房顫3例；B組血壓波動(dòng)5例，心肌缺血7例，早搏8例，房顫4例。A組患者不良反應(yīng)發(fā)生率為54.2%(26/48)，顯著高于B組的46.2%(24/52)，兩組間比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。

原則二：誤差函數(shù)E（n）≤e，即權(quán)值wi（n）滿足誤差精度要求，無需調(diào)節(jié)。

1.5 基于AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測算法

為了提高模型的預(yù)測精度，本文在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的混合算法，其中，AIS起到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)選取的作用，而基于節(jié)點(diǎn)誤差大小的學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)節(jié)算法起到減小振蕩、加速收斂的作用，組合算法能夠最大程度地平衡學(xué)習(xí)率與網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)系。其算法流程如圖1所示。

圖1 AIS-SA網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及數(shù)據(jù)分析

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)選用型號(hào)為NB130-136的齒輪箱；風(fēng)機(jī)載荷選用功率為500 W的磁粉制動(dòng)器；考慮到磁粉制動(dòng)器的優(yōu)良特性，使用變頻調(diào)速三相異步電機(jī)作為動(dòng)力源；變頻器分辨率達(dá)到0.01 Hz。選用DAM-PT04溫度采集器采集齒輪箱油溫與環(huán)境溫度，MPS-140401動(dòng)態(tài)信號(hào)采集卡采集主副軸振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。其中，振動(dòng)信號(hào)采用“DB8”小波包分解處理，提取頻譜能量作為退化特征向量，根據(jù)K-means聚類算法可將其分為2類，即對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)期間齒輪箱的2種衰退模式。

圖2為實(shí)驗(yàn)臺(tái)及傳感器位置設(shè)置。

2.2 AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)測結(jié)果分析

在齒輪箱溫度采集實(shí)驗(yàn)中，電機(jī)以20 Hz的頻率連續(xù)運(yùn)行6 h后，每隔3 s采集一次溫度數(shù)據(jù)，連續(xù)采集了2 000組數(shù)據(jù)，以此訓(xùn)練AIS-SA網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。本文選定的Net輸入變量為當(dāng)前時(shí)刻風(fēng)速（電機(jī)頻率）、前5個(gè)時(shí)刻的齒輪箱中心油液溫度（t1，t2，t3，t4，t5）、環(huán)境溫度T，因此可構(gòu)成1 995組輸入—輸出對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)樣本，將前1 600組作為訓(xùn)練樣。對(duì)應(yīng)的AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的大小為7-11-1，抗體種群規(guī)模為15，長度為100，記憶細(xì)胞庫包含10個(gè)cell，抗體種群更新20次，每代抗體精英保留3個(gè)。此時(shí)，對(duì)2種算法的20次預(yù)算結(jié)果如表1所示。

圖2 試驗(yàn)臺(tái)及傳感器位置設(shè)置

表1 AIS-SA預(yù)測算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法誤差能量比較

圖3 AIS算法抗體適配值收斂曲線

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與AIS-SA預(yù)測結(jié)果對(duì)比

抗體的進(jìn)化曲線如圖3所示。從圖3可以看出，在進(jìn)化繁殖的過程中，雖然種群的平均適配值存在波動(dòng)，但整體呈下降趨勢(shì)；而且精英保留策略的存在保證了當(dāng)代最佳可行解不會(huì)反方向搜索，在第6代進(jìn)化繁殖后不再變化，得到了最佳的目標(biāo)函數(shù)近似解，尋優(yōu)效果明顯。

2.3 不同退化狀態(tài)下AIS-SA網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

在齒輪箱的退化狀態(tài)進(jìn)行一次衰退后，進(jìn)行第2類溫度采集實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練自己的AIS-SA網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過20次重復(fù)訓(xùn)練，計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)的平均誤差能量為0.803 2.為驗(yàn)證不同退化狀態(tài)下應(yīng)對(duì)應(yīng)不同的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練得到的2個(gè)網(wǎng)絡(luò)記為AIS-SA1與AIS-SA2，并對(duì)第2類溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，如圖5所示，其中，AIS-SA2網(wǎng)絡(luò)的誤差能量為0.287 3，而AIS-SA1的誤差能量則達(dá)到了1.452 5，且在溫度變化趨勢(shì)驟變的時(shí)間段，預(yù)測效果明顯變差。這說明齒輪箱“良好”狀態(tài)下的溫度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)并不適應(yīng)于另一退化狀態(tài)的溫度預(yù)測。因此針對(duì)齒輪箱的不同退化狀態(tài)，訓(xùn)練各自的AIS-SA網(wǎng)絡(luò)是必要的。

圖5 AIS-SA1與AIS-SA2預(yù)測結(jié)果對(duì)比

3 結(jié)束語

本文建立了一種基于AIS-SA網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱溫度預(yù)測算法，可以對(duì)齒輪箱不同退化狀態(tài)下的部件溫度進(jìn)行跟蹤預(yù)測分析，對(duì)比實(shí)時(shí)溫度數(shù)據(jù)判斷是否在可接受的范圍內(nèi)，從而達(dá)到部件故障預(yù)警的目的。

經(jīng)齒輪箱油液溫度實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：①AIS-SA網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更為精確的預(yù)測結(jié)果；②針對(duì)齒輪箱階段壽命周期內(nèi)進(jìn)行退化狀態(tài)劃分，并確定各自的AIS-SA網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)溫度預(yù)測是有效而且合理的。以此類推，可以針對(duì)齒輪箱其他關(guān)鍵部件建立溫度預(yù)警模型，幫助運(yùn)維人員提前發(fā)現(xiàn)故障征兆，規(guī)避生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)并降低運(yùn)維成本。

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〔編輯：劉曉芳〕

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上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新項(xiàng)目（15ZS079）；上海電機(jī)學(xué)院重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目（16YSXK02）