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    基于CSA-NARX模型的電梯鋼絲繩動(dòng)態(tài)張力預(yù)測方法

    2022-10-14 06:10:22葉杰凱湯小明胡建欽易燦燦
    機(jī)械與電子 2022年9期
    關(guān)鍵詞:變色龍鋼絲繩張力

    葉杰凱,湯小明,胡建欽,易燦燦

    (1.麗水市特種設(shè)備檢測院,浙江 麗水323000;2.武漢科技大學(xué),湖北 武漢 430081)

    0 引言

    近年來,越來越多的電梯安全隱患問題被報(bào)道出來,乘坐電梯時(shí)是否安全成為了熱點(diǎn)話題。要探究電梯的安全隱患問題,就以鋼絲繩的安全性首當(dāng)其沖。GB/T 31821《電梯主要部件報(bào)廢技術(shù)條件》和GB/T 10060-2011《電梯安裝驗(yàn)收規(guī)范》等標(biāo)準(zhǔn)都對電梯鋼絲繩的檢驗(yàn)方法提出了明確要求。因此,實(shí)現(xiàn)對電梯鋼絲繩的動(dòng)態(tài)張力進(jìn)行預(yù)測,可以有效防止安全事故的發(fā)生。

    目前,對電梯鋼絲繩張力過大的預(yù)防研究,已經(jīng)朝多元化方向發(fā)展。以鋼絲繩的直徑檢測為基礎(chǔ)的探傷研究[1-2]可以對電梯安全事故的發(fā)生起到一定的預(yù)防作用,但是在電梯的實(shí)際運(yùn)行過程中,每一根鋼絲繩的受力是不相同的。這樣一來,以鋼絲繩直徑為基礎(chǔ)的探傷研究就略顯無力。基于電控的鋼絲繩張力調(diào)節(jié)裝置[3]在鋼絲繩張力不均勻或者張力過大時(shí),可以通過調(diào)節(jié)絲杠來平均鋼絲繩的張力,不足之處在于其調(diào)節(jié)范圍有限,不能滿足對鋼絲繩安全性的要求。傳統(tǒng)的自回歸滑動(dòng)平均模型(auto regressive moving average,ARMA)[4]通過計(jì)算擬合出1條最符合歷史數(shù)據(jù)的平滑曲線來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,這種方法較為簡便快速,但是對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性要求較高,同時(shí)誤差也比較大。常用的長短期記憶(long short-term memory,LSTM)[5]通過設(shè)置一些篩選器來選擇忘記訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不重要的部分記住重要的部分,達(dá)到提取數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息的效果,從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測[6-7]。但是LSTM模型的參數(shù)較多,訓(xùn)練難度很大,響應(yīng)慢同時(shí)容易過擬合[8]。

    本文對帶有外部輸入的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(nonlinear auto-regressive model with exogenous inputs,NARX)[9]進(jìn)行研究,用于對電梯鋼絲繩張力時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。NARX是一種閉環(huán)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在訓(xùn)練過程中不斷地將歷史訓(xùn)練結(jié)果代入為下一時(shí)刻輸入的一部分,提高訓(xùn)練結(jié)果可靠性,減少誤差。為了找到NARX網(wǎng)絡(luò)中的最佳參數(shù)使訓(xùn)練過程更快速,結(jié)果更精確,本文結(jié)合變色龍算法(chameleon swarm algorithm,CSA)[10]對NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的延時(shí)階數(shù)、隱藏層個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后,本文基于實(shí)測的電梯上行過程中單根鋼絲繩的張力數(shù)據(jù),分別利用上述3種算法(ARMA、 LSTM和 CSA-NARX)對該數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析,通過預(yù)測精度的指標(biāo)對比來說明本文所提出模型的有效性。

    1 理論與算法

    1.1 NARX網(wǎng)絡(luò)原理

    NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的過程中會(huì)以一定的權(quán)重將前幾個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)信息納入訓(xùn)練,是一種高效且精準(zhǔn)的閉環(huán)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]。NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自身的閉環(huán)以及延時(shí)結(jié)構(gòu),能夠?qū)⑶皫讉€(gè)時(shí)刻的預(yù)測結(jié)果與前幾個(gè)時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)一起計(jì)算,有效地防止了數(shù)據(jù)部分信息的丟失[12],大大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。在輸入層中,NARX網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸出也作為輸入部分參與訓(xùn)練,讓網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中考慮到的權(quán)值較多,有利于模型數(shù)據(jù)的擬合[13]。

    圖1 NARX閉環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    1.2 NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法

    (1)

    (2)

    (3)

    g為輸出層的傳遞函數(shù)。

    對于反饋部分來說,所涉及到的誤差值δ描述為

    (4)

    (5)

    m=1,2,…,n

    (6)

    (7)

    (8)

    設(shè)定好模型的迭代次數(shù)之后,即可按上述算法進(jìn)行迭代;判斷迭代是否結(jié)束,如果結(jié)束即得到最終結(jié)果,如果沒有結(jié)束則返回算法開始處再進(jìn)行迭代。

    在NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,參數(shù)的設(shè)置對模型預(yù)測精度的影響極大。學(xué)習(xí)率α,輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果的延時(shí)階數(shù)D1、D2,隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)C1都是影響預(yù)測精度的關(guān)鍵參數(shù)。延時(shí)階數(shù)過大,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所計(jì)算的權(quán)值就會(huì)更分散,這就容易導(dǎo)致模型出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象,同時(shí)會(huì)使計(jì)算量急劇上升,致使模型遲鈍;延時(shí)階數(shù)過小,容易導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型欠擬合,影響模型精度。神經(jīng)元的數(shù)量設(shè)置得過大,會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算緩慢,同時(shí)容易過擬合;反之,如果神經(jīng)元的數(shù)量設(shè)置得過小,會(huì)致使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)效果不佳,擬合不成功。學(xué)習(xí)率α是大于0的正數(shù),如果設(shè)定的學(xué)習(xí)率數(shù)值太小,那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各參數(shù)的起伏會(huì)很小,這種情況下學(xué)習(xí)過程的梯度會(huì)下降得很緩慢,學(xué)習(xí)時(shí)間將會(huì)被大大延長;如果設(shè)定的學(xué)習(xí)率數(shù)值太大,可能會(huì)導(dǎo)致誤差值δ的極小值無法選取,進(jìn)而致使整個(gè)訓(xùn)練過程是發(fā)散的。

    1.3 變色龍優(yōu)化算法

    鑒于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中,為保證訓(xùn)練效果與精度,需要尋找上述參數(shù)的最優(yōu)值,本文采用變色龍算法對上述參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),達(dá)到提高NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練效果的目的。

    變色龍算法主要模擬了變色龍?jiān)跇淠?、沙漠和沼澤附近尋找食物時(shí)的動(dòng)態(tài)行為。該算法尋找最優(yōu)解的能力強(qiáng),得到的最優(yōu)解誤差小,重要的是該算法的尋優(yōu)速度快。該算法對變色龍尋找食物的行為步驟進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和實(shí)現(xiàn),其中包括尋找變色龍最佳位置,變色龍的眼睛旋轉(zhuǎn)近360°進(jìn)行獵物定位,用高速發(fā)射的粘性舌頭捕獲獵物。

    a.變色龍搜索獵物。變色龍搜索獵物的方式為

    (9)

    b.變色龍眼睛的旋轉(zhuǎn)。此階段通過模擬變色龍眼睛的旋轉(zhuǎn)來鎖定獵物時(shí)的位置更新,即

    (10)

    c.變色龍捕獲獵物。變色龍的舌頭落向獵物的速度定義為

    (11)

    作為一種元啟發(fā)式算法,變色龍優(yōu)化算法與其他算法相比,它提供了有利的全局或接近全局的解決方案和更好的性能。在優(yōu)化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)方面,這些參數(shù)并不能依靠以往的經(jīng)驗(yàn)去確定其范圍。在這一方面,變色龍優(yōu)化算法提供了相對于其他優(yōu)化算法而言更好的解決方案。

    1.4 基于CSA-NARX的鋼絲繩張力預(yù)測模型

    本文將變色龍優(yōu)化算法與NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合,提出一種CSA-NARX優(yōu)化預(yù)測模型。以NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的載體,以變色龍優(yōu)化算法為NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化的載體,以達(dá)到更準(zhǔn)確、快速的預(yù)測效果。CSA-NARX預(yù)測模型的流程如圖2所示,將采集到的電梯鋼絲繩張力數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后,將其劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入經(jīng)過變色龍優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)過后的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并進(jìn)行預(yù)測。通過對比驗(yàn)證數(shù)據(jù)集,計(jì)算預(yù)測數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE和回歸系數(shù)R2,來對CSA-NARX預(yù)測模型的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。其具體實(shí)現(xiàn)過程如下:

    圖2 CSA-NARX預(yù)測模型流程

    a.將采集到的電梯上行時(shí)鋼絲繩張力的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后,劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。

    b.初始化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵參數(shù),包括延時(shí)階數(shù)、隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率。

    c.將初始化后的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)代入其中,再初始化CSA算法中變色龍的位置,以RMSE的值作為模型評(píng)價(jià)結(jié)果,每次迭代都更新變色龍的位置、眼睛的旋轉(zhuǎn)角度和彈舌速度,根據(jù)方向評(píng)價(jià)指數(shù)ri與變色龍對獵物的感知概率Pp比較大小的結(jié)果,來判斷變色龍是繼續(xù)前進(jìn)或是更換搜索方向。最后,返回1組最優(yōu)評(píng)價(jià)結(jié)果的參數(shù)。

    d.以步驟c中返回的參數(shù)作為NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最優(yōu)參數(shù),代入模型中,將模型重新初始化。

    e.將訓(xùn)練集輸入步驟d中初始化后的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對模型進(jìn)行訓(xùn)練,使用該組預(yù)測結(jié)果與驗(yàn)證集進(jìn)行對比來判斷模型性能。

    2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文以1臺(tái)現(xiàn)場測試的電梯鋼絲繩張力作為計(jì)算數(shù)據(jù)。該電梯具體參數(shù)如表1所示,本次實(shí)驗(yàn)共記錄了33組電梯上行時(shí)鋼絲繩張力數(shù)據(jù)的變化,如圖3所示。在本文中用前面的25組數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)間序列分析模型,然后用剩余的8組數(shù)據(jù)計(jì)算模型的精度,用于評(píng)價(jià)不同時(shí)間序列預(yù)測方法的有效性。

    表1 測試電梯的具體參數(shù)

    圖3 電梯上行鋼絲繩張力測試數(shù)據(jù)

    2.2 CSA-NARX模型預(yù)測與對比

    本文分別利用ARMA和LSTM對上述實(shí)測電梯上行工況下的動(dòng)態(tài)張力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。ARMA是由自回歸模型(AR模型)與滑動(dòng)平均模型(MA模型)為基礎(chǔ)混合構(gòu)成,其預(yù)測結(jié)果如圖4a所示。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),主要解決了訓(xùn)練過程中與梯度有關(guān)的問題,其預(yù)測的結(jié)果如圖4b所示。圖4、圖5預(yù)測樣本序號(hào)1~8對應(yīng)圖3中樣本序號(hào)26~33。從圖4可以看出,常用的ARMA模型和LSTM模型對8個(gè)預(yù)測樣本的分析效果欠佳,其主要原因是ARMA要求待分析的時(shí)序數(shù)據(jù)具有典型的平穩(wěn)性,顯然其不適宜分析電梯上行測量的鋼絲繩動(dòng)態(tài)張力數(shù)據(jù),另外LSTM需要假設(shè)數(shù)據(jù)是序列相關(guān)的,并且其計(jì)算過程復(fù)雜。

    圖4 常用預(yù)測模型的結(jié)果比較

    然后,利用本文提出的CSA-NARX方法對鋼絲繩動(dòng)態(tài)張力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其結(jié)果如圖5所示,從圖5中可以發(fā)現(xiàn)除了變化規(guī)律相同之外,預(yù)測數(shù)據(jù)與驗(yàn)證數(shù)據(jù)的吻合度同樣很高。原因是本文提出的CSA-NARX模型中,NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種閉環(huán)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以將歷史輸出數(shù)據(jù)作為下一時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,大大提高了對歷史數(shù)據(jù)的敏感性,尤其是對時(shí)間序列的數(shù)據(jù)效果尤佳。同時(shí)本文用變色龍優(yōu)化算法對NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),讓參數(shù)得到優(yōu)化后模型訓(xùn)練與預(yù)測效果更佳。在這2種優(yōu)點(diǎn)的疊加下,本文提出的CSA-NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尤其適合分析像電梯鋼絲繩張力動(dòng)態(tài)變化的預(yù)測問題。

    圖5 CSA-NARX對鋼絲繩張力的預(yù)測結(jié)果

    為了定量評(píng)價(jià)不同時(shí)間序列分析方法對鋼絲繩動(dòng)態(tài)張力數(shù)據(jù)的預(yù)測分析效果,本文利用均方根誤差RMSE和回歸系數(shù)R2作為定量評(píng)價(jià)指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果如表2所示,可以發(fā)現(xiàn)本文方法具有更好的預(yù)測精度和模型泛化能力,可以用于電梯曳引鋼絲繩動(dòng)態(tài)張力數(shù)據(jù)的預(yù)測分析。

    表2 不同時(shí)間序列分析模型的預(yù)測精度比較

    3 結(jié)束語

    電梯在運(yùn)行過程中存在許多安全隱患,尤其以鋼絲繩的安全隱患為主。為了預(yù)測電梯鋼絲繩上的動(dòng)態(tài)張力,本文基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用變色龍優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高了模型的預(yù)測精度以及穩(wěn)定性。本文提出的CSA-NARX模型具有預(yù)測精度高、尋優(yōu)快、反應(yīng)迅速和穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),在時(shí)間序列預(yù)測相關(guān)問題上有出色表現(xiàn)。本文利用電梯空載上行過程中鋼絲繩張力的數(shù)據(jù),分別利用ARMA模型、LSTM模型與CSA-NARX模型進(jìn)行訓(xùn)練,將預(yù)測評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)CSA-NARX模型在電梯鋼絲繩動(dòng)態(tài)張力預(yù)測問題上較傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測模型具有更好的效果,表明本文提出的CSA-NARX模型在時(shí)間序列預(yù)測領(lǐng)域具有良好的潛力。

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