應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法的冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)方法

張 慧，王 楠，楊天博

（1.盤錦職業(yè)技術(shù)學(xué)院，遼寧 盤錦 124010；2.北控水務(wù)（中國(guó)）投資有限公司，北京 100000）

冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備在安裝過(guò)程中一定要保證零件的校對(duì)，在安裝之前對(duì)零件進(jìn)行其清點(diǎn)，很多機(jī)電設(shè)備頻繁故障的原因就是在安裝的時(shí)候零件出現(xiàn)問(wèn)題導(dǎo)致的，在安裝完成之后還應(yīng)及時(shí)對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)行調(diào)試和運(yùn)行，觀察在運(yùn)行過(guò)程中機(jī)電設(shè)備有無(wú)問(wèn)題發(fā)生[1]。但及時(shí)經(jīng)過(guò)完善的前期準(zhǔn)備降低了機(jī)電設(shè)備故障發(fā)生的概率，為了冶金生產(chǎn)的安全，還是要定期進(jìn)行設(shè)備故障檢測(cè)，傳統(tǒng)的設(shè)備檢修方法主要是基于溫度的變化進(jìn)行振動(dòng)檢測(cè)，該方法可以有效的對(duì)設(shè)備的潛在危險(xiǎn)因素進(jìn)行篩查，并將有故障的設(shè)備的篩查數(shù)據(jù)展現(xiàn)在計(jì)算機(jī)上，給予維修設(shè)備工作一定的參考價(jià)值[2]。但是該傳統(tǒng)方式檢查出的故障不全面，通常在機(jī)械已經(jīng)發(fā)生故障后才發(fā)出預(yù)警，很多本能避免的故障使用該方式或錯(cuò)過(guò)最佳的維修時(shí)間，因此該檢測(cè)方式具有缺陷，應(yīng)今早研究解決辦法。

故障檢測(cè)相關(guān)的專家通過(guò)對(duì)大量設(shè)備故障檢修實(shí)例的分析和推測(cè)，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)粒子群算法比較適合應(yīng)用于設(shè)備的故障檢修當(dāng)中。此種結(jié)合了改進(jìn)粒子群算法的檢測(cè)方式不僅可以準(zhǔn)確的定位到故障發(fā)生的具體位置，還能夠降低檢測(cè)故障所花費(fèi)的時(shí)間。彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)方式的缺陷，提高了冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)工作的工作效率。

1 機(jī)電設(shè)備故障數(shù)據(jù)檢測(cè)

改進(jìn)粒子群算法的子目標(biāo)函數(shù)在粒子約束下進(jìn)行初步優(yōu)化，設(shè)定子目標(biāo)Q1：冶金機(jī)械的動(dòng)力能量最大值，Q2：機(jī)電設(shè)備的故障概率函數(shù)最優(yōu)解，Q3：函數(shù)能量值，則算法的目標(biāo)函數(shù)為：

其中，r1、r2、r3為目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。因此r1、r2、r3的和為1。根據(jù)機(jī)電故障的特點(diǎn)判定故障的數(shù)據(jù)檢測(cè)的特征，設(shè)備使用的時(shí)間越長(zhǎng)[3]，產(chǎn)生的故障就越多，一臺(tái)使用年限超過(guò)5年的冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備的故障數(shù)據(jù)要比兩臺(tái)使用年限不超過(guò)兩年的機(jī)電設(shè)備故障數(shù)據(jù)還多。冶金屬于重工業(yè)范疇，因此冶金設(shè)備的故障爆發(fā)具有突發(fā)性特征，故障發(fā)生規(guī)律相比于輕工業(yè)機(jī)械更難總結(jié)。機(jī)電的故障信息在曲線圖上呈現(xiàn)出不均勻分布的狀態(tài)，不均勻分布又導(dǎo)致數(shù)據(jù)具有冗余性特征。故障數(shù)據(jù)相比于其他數(shù)據(jù)會(huì)受到更大的噪聲干擾，因此在機(jī)電設(shè)備的故障數(shù)據(jù)檢測(cè)中盡量在維修之間多檢測(cè)一些故障數(shù)據(jù)，方便設(shè)計(jì)維修方案。當(dāng)然故障數(shù)據(jù)不只包括設(shè)備的狀態(tài)，基于改進(jìn)粒子群算法原理，故障數(shù)據(jù)還應(yīng)包括維修人員的基本情況和倉(cāng)庫(kù)包配件的基本情況也應(yīng)該納入數(shù)據(jù)采集的范圍當(dāng)中。

在傳統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)采集中，只收集與機(jī)電故障相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如加點(diǎn)設(shè)備的轉(zhuǎn)速、設(shè)備的溫度和電壓電流狀態(tài)，在分析完設(shè)備情況之后，再進(jìn)行維修數(shù)據(jù)的匹配，這樣不僅浪費(fèi)時(shí)間還容易數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不準(zhǔn)確?，F(xiàn)將所有的數(shù)據(jù)信息整合成數(shù)據(jù)模型，將故障的維修要求和維修方式在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型中相對(duì)應(yīng)，為下一步的故障檢測(cè)做鋪墊。

2 實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷

改進(jìn)粒子群算法的設(shè)備故障診斷原理是通過(guò)該算法整合故障數(shù)據(jù)模型，將原始的故障大數(shù)據(jù)和機(jī)電設(shè)備進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將數(shù)據(jù)之間的關(guān)系還原到設(shè)備與故障之間的關(guān)聯(lián)上。故障數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)值的支持度、置信度都要在診斷故障之前進(jìn)行確認(rèn)。設(shè)備故障的診斷流程圖，如圖1所示。

頻繁工作模式在傳統(tǒng)的故障診斷中不被啟用，但是在本文設(shè)計(jì)的冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)當(dāng)時(shí)中應(yīng)被設(shè)定為常用模式，設(shè)備的內(nèi)部的運(yùn)行數(shù)據(jù)在機(jī)械工作狀態(tài)都應(yīng)該被檢測(cè)，正常工作狀態(tài)與發(fā)生故障后的工作狀態(tài)是不同的，一旦在對(duì)比數(shù)據(jù)的時(shí)候發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與正常工作狀態(tài)是的數(shù)據(jù)不同，基本就可以判斷發(fā)生了故障。機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)系統(tǒng)會(huì)發(fā)出報(bào)警。

記錄信息使用的是迭代數(shù)據(jù)集，通過(guò)正常數(shù)據(jù)集與機(jī)械運(yùn)作時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，數(shù)據(jù)狀態(tài)一致判定為正常運(yùn)行，數(shù)據(jù)不一致的判定為發(fā)生故障，利用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比的時(shí)候要壓縮數(shù)據(jù)搜索的空間，這樣可以減少故障診斷中的數(shù)據(jù)調(diào)取次數(shù)，提高故障檢測(cè)效率。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為了研究應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法的冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)方法是都在診斷故障中起作用，設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，該方式和傳統(tǒng)方式相比故障的診斷準(zhǔn)確率的高低來(lái)判斷本文設(shè)計(jì)的方式的故障診斷效率。

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

驗(yàn)證融入改進(jìn)粒子群算法冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)發(fā)放首先要設(shè)置算法參數(shù)，以其中一個(gè)參數(shù)的粒子模型作為擬合對(duì)象，實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置如表1所示：

表1 仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)M參數(shù)

在上述仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，設(shè)定仿真機(jī)電故障共30個(gè)，試驗(yàn)中通過(guò)改變冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備的模擬故障位置來(lái)驗(yàn)證故障檢測(cè)方式的故障定位能力和故障的檢測(cè)的準(zhǔn)確性質(zhì)。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在上述仿真環(huán)境下進(jìn)行故障檢測(cè)，對(duì)比傳統(tǒng)方法和本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)方法的故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2：

表2 故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率對(duì)比

由表2所知，傳統(tǒng)方法1的故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率很不穩(wěn)定，在第4次實(shí)驗(yàn)的時(shí)候雖然故障檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到73%，但實(shí)驗(yàn)中最低的一次準(zhǔn)確率只有35%，檢測(cè)結(jié)果十分不穩(wěn)定，想要用該方法檢測(cè)故障需要多次檢測(cè)，浪費(fèi)檢測(cè)時(shí)間降低效率。傳統(tǒng)方式2和本文設(shè)計(jì)的方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率很穩(wěn)定，但本文設(shè)計(jì)的方法的準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法2高。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于改進(jìn)粒子群算法的特征對(duì)傳統(tǒng)的冶金機(jī)械機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)方法進(jìn)行改造，在故障數(shù)據(jù)的整合方面優(yōu)于傳統(tǒng)的檢測(cè)方法。研究故障與機(jī)械工作狀態(tài)的。