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    基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)裝填系統(tǒng)的故障診斷

    2018-01-23 07:23:16楊松龍飛宏
    科技傳播 2018年2期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

    楊松+龍飛宏

    摘 要 分析BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,針對(duì)自動(dòng)裝填系統(tǒng)提出基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝備故障診斷的推理過程,診斷結(jié)果表明了該方法的有效性。

    關(guān)鍵詞 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP算法;故障診斷;自動(dòng)裝填

    中圖分類號(hào) TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708(2018)203-0142-02

    在人們不斷探索精神的推動(dòng)下,裝備技術(shù)得到不斷進(jìn)步和發(fā)展,現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中機(jī)械裝備性能參數(shù)和自動(dòng)化水平及其結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度不斷提高,現(xiàn)代裝備系統(tǒng)也變得越來越復(fù)雜,于是對(duì)裝備的安全性和可靠性提出了更高的要求。自動(dòng)裝填系統(tǒng)是一個(gè)大型系統(tǒng),其技術(shù)含量高,結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度高,出現(xiàn)故障的原因與故障征兆種類多,并且之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系也非常復(fù)雜,一般是一對(duì)多,多對(duì)多等的映射關(guān)心,一旦某部位或某幾個(gè)部位發(fā)生故障就會(huì)引起整個(gè)系統(tǒng)工作異常,甚至造成系統(tǒng)癱瘓,構(gòu)成極大經(jīng)濟(jì)損失,并且出現(xiàn)異常后,檢修人員根據(jù)故障征兆準(zhǔn)確定位故障、排除異常難度非常大。

    針對(duì)此狀況,提出了一種基于自動(dòng)裝填系統(tǒng)的故障診斷方法,運(yùn)用BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)自動(dòng)裝填系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,建立自動(dòng)裝填系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)裝填系統(tǒng)的故障診斷。

    1 基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

    1.1 人工神經(jīng)元模型

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIAL、EURALNETWORK,簡稱A.N.N.),又叫作“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,是一種模擬人類大腦或者自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)信息搜集、處理、提取和分類等智能行為的工程系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元之間相互連接的非線性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具有自組織性、自適應(yīng)性和非線性,易于學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)信息處理,在多個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。

    1.2 BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型

    聚集大量人工神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),又稱為多層前向網(wǎng)絡(luò),在故障診斷方法領(lǐng)域中用得最廣,成效最好。由于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的過程中采用了BP(Back-Propagation)算法,即“誤差反向傳播算法”。因此該網(wǎng)絡(luò)又作BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中包含一個(gè)輸入層,一個(gè)輸出層,在輸入層和輸出層之間還有一個(gè)隱含層,隱含層可以是單層,也可以是多層。這種結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)元只與和它相鄰的層之間進(jìn)行神經(jīng)元連接,實(shí)現(xiàn)的是完全鏈接,相同層各個(gè)神經(jīng)元不連接。

    BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,首先對(duì)每一個(gè)輸入信號(hào)設(shè)定一個(gè)輸出信號(hào)期望輸出值。然后再對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,當(dāng)系統(tǒng)給定輸入信號(hào)時(shí),輸入信號(hào)由輸入層經(jīng)隱含層傳輸?shù)捷敵鰧拥倪^程是一個(gè)正向傳播的過程。又稱為“順勢(shì)傳播過程”。如果實(shí)際輸出信號(hào)輸出值與輸出信號(hào)期望輸出值存在偏差,即存在誤差,那么就將進(jìn)行反向傳播,又稱為“誤差逆?zhèn)鞑ミ^程”,在誤差逆?zhèn)鞑ミ^程中,網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的誤差由輸出層傳輸?shù)街虚g層,根據(jù)各層誤差的不同,不斷修改權(quán)值和閾值,經(jīng)過“順勢(shì)傳播過程”和“誤差逆?zhèn)鞑ミ^程”的不斷交替反復(fù)進(jìn)行。并采用最快下降法使權(quán)值沿著誤差函數(shù)負(fù)梯度方向改變,網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出不斷向期望輸出逼近,直到所對(duì)應(yīng)的輸出信號(hào)收斂于輸出信號(hào)期望輸出值為止。相比于其他網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有:較強(qiáng)的非線性映射能力,高度自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力,將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于新知識(shí)的能力,一定的容錯(cuò)能力等優(yōu)點(diǎn)。

    2 BP模糊神經(jīng)網(wǎng)路故障診斷

    自動(dòng)裝填系統(tǒng)的故障模式大體可分為機(jī)械類故障和電氣類故障,兩大故障模式。但通過實(shí)際故障維修過程中統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn):自動(dòng)裝填系統(tǒng)機(jī)械執(zhí)行部件的故障發(fā)生率相對(duì)于控制電路部分要少的多,而且故障發(fā)生后也較容易發(fā)現(xiàn)和排除。所以,本文主要針對(duì)自動(dòng)裝填系統(tǒng)的控制電路的電氣故障進(jìn)行分析。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大小只是根據(jù)需要來確定。有多少個(gè)故障現(xiàn)象,就對(duì)應(yīng)有多少個(gè)輸入節(jié)點(diǎn);有多少個(gè)故障部位,就對(duì)應(yīng)有多少個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。在隱含層節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)需要任意設(shè)置的情況下,一個(gè)3層BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)。

    以旋轉(zhuǎn)輸彈機(jī)為例,旋轉(zhuǎn)輸彈機(jī)作為自動(dòng)裝填系統(tǒng)的主要部件之一,主要用于儲(chǔ)存彈藥,并且按指令將所選炮彈運(yùn)至出彈口門。選取旋轉(zhuǎn)裝彈機(jī)不旋轉(zhuǎn)故障診斷為研究對(duì)象。已知導(dǎo)致輸彈機(jī)不旋轉(zhuǎn)的電氣故障因素有以下幾種原因:X1:自動(dòng)裝填按鈕(ZC1-A1)故障;X2:繼電器J5故障;X3:繼電器J9故障,X4:旋轉(zhuǎn)輸彈機(jī)電磁鐵(XS-DT1)故障;X5:繼電器J32故障;X6:繼電器J11故障;X7:繼電器J31故障;X8:繼電器J33故障;X9:閉鎖銷解鎖到位轉(zhuǎn)換觸點(diǎn)(DT2-K1,2)故障。總結(jié)出4個(gè)故障部位:Y1:按鈕故障;Y2:繼電器故障;Y3:電磁鐵故障;Y4:旋轉(zhuǎn)輸彈機(jī)沒有解鎖。對(duì)應(yīng)這9個(gè)故障原因,有9個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)這4個(gè)故障部位,有4個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。本文采用step7——300編程,PLC采集各個(gè)節(jié)點(diǎn)模擬量,從中提取數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化處理之后,最終得到訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的樣本數(shù)據(jù)。對(duì)BP模糊神經(jīng)網(wǎng)路算法訓(xùn)練,進(jìn)行故障診斷。

    經(jīng)MATLAB仿真之后,檢驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際狀態(tài)相符。

    3 結(jié)論

    通過對(duì)自動(dòng)裝填系統(tǒng)的分析研究和診斷結(jié)果來看,BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效的解決實(shí)際出現(xiàn)故障難題。由于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,方法容易,速度迅捷,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和診斷的準(zhǔn)確性。所以采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法是非常合適的。

    參考文獻(xiàn)

    [1]汪振興,劉臣宇,李麗,等.基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某型裝備故障診斷專家系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2010(2):200-203.

    [2]唐洪法.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)[D].南京:南京理工大學(xué),2005.

    [3]李士勇.模糊控制、神經(jīng)控制和智能控制論[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,1998.endprint

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