一種人工智能算法在礦用電源評價中的應(yīng)用研究

李紅星

（中國船舶重工集團(tuán)公司第七一六研究所，江蘇 連云港 222061）

0 引 言

礦用電源防爆的主流規(guī)避手段為本安兼隔爆的方式，即電源內(nèi)部是非本質(zhì)安全的，但是電路經(jīng)過層層降壓、限流的操作之后，電源的輸出是本質(zhì)安全的，電源外部用一個隔爆外殼達(dá)到內(nèi)部電路防爆的效果。煤礦井下這樣的爆炸性氣體環(huán)境下的電氣設(shè)備，需要在應(yīng)用前進(jìn)行防爆認(rèn)證。爆炸性火花實(shí)驗(yàn)是目前常用的認(rèn)證方法，但實(shí)驗(yàn)周期長并且成本高。團(tuán)隊在研制一種隔爆兼本安的電源在出廠前的是爆炸性火花實(shí)驗(yàn)測試階段發(fā)生了內(nèi)部爆炸，設(shè)計人員在設(shè)計階段就對電路是否本質(zhì)安全進(jìn)行基本的判定，將大大提高設(shè)計效率，節(jié)省成本。

設(shè)計人員在本質(zhì)安全電路設(shè)計時采用的非爆炸評價方式是利用已經(jīng)建立的簡單電路模型去計算能量是否達(dá)到爆炸閾值，此方法只適用于簡單電路，對于混合電路并不適用；并且此方法過于理想化，忽略了許多必要因素，誤差較大。

由于本質(zhì)安全電路的判定影響因素很多，且呈現(xiàn)相互影響的非線性關(guān)系，不能找到確定的數(shù)學(xué)模型來描述這種不確定的輸入輸出關(guān)系。自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS）具有處理非線性輸入輸出關(guān)系的能力，因此，本文考慮將ANFIS 應(yīng)用于本質(zhì)安全電路非爆炸性評價中，經(jīng)驗(yàn)證，基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路判定模型具有可行性。

本文對ANFIS 在本質(zhì)安全電路非爆炸評價中應(yīng)用進(jìn)行可行性論證，并在此基礎(chǔ)上建立了基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型，最后對建立的模型進(jìn)行了模擬電路驗(yàn)證。

1 基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型建立

1.1 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）理論

ANFIS 全稱為自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Neural-Fuzzy Inference System），是在綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)兩者的優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上得到的一種新的模糊推理系統(tǒng)，ANFIS 系統(tǒng)不僅具有模糊系統(tǒng)的類人推理能力，而且還具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶能典型的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1中，ANFIS 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)為兩輸入（、）、單輸出（），這里，、是系統(tǒng)的兩個不同的輸入信號，是系統(tǒng)的唯一的輸出信號。

圖1 ANFIS 結(jié)構(gòu)圖

MATLAB 給我們提供了自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）工具箱，我們選擇混合算法（Hybrid），即將梯度下降法和最小二乘法相結(jié)合使用。

1.2 將ANFIS 應(yīng)用于本安電路判定的可行性

本質(zhì)安全電路判定結(jié)果與其影響因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系。目前，對于多變量非線性的本質(zhì)安全電路進(jìn)行計算機(jī)判定國際上還沒有相關(guān)結(jié)論和公式；對于多變量非線性問題，模糊系統(tǒng)具有較好的建模能力；并且ANFIS 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自組織、自調(diào)整能力與模糊邏輯有機(jī)地結(jié)合在一起，系統(tǒng)具有在線調(diào)整、學(xué)習(xí)速度快以及表達(dá)直觀準(zhǔn)確的特點(diǎn)。它在數(shù)據(jù)處理過程中采用了類似于“黑箱”的方法，通過對初始數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)、自調(diào)整，找出符合輸入、輸出變量的非線性關(guān)系（映射）。在通過一定步數(shù)的訓(xùn)練之后，ANFIS 能較好地擬合出輸出變量與輸入變量之間的非線性關(guān)系。

既然本質(zhì)安全電路具有多變量、非線性的特點(diǎn)，而ANFIS 具有很好地處理多變量、非線性問題的能力，因此，本文考慮將ANFIS 應(yīng)用于本質(zhì)安全電路非爆炸性模型的建立。

1.3 基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的建立

1.3.1 初始化數(shù)據(jù)的歸一化處理

ANFIS 是基于數(shù)據(jù)的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)，因此初始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到訓(xùn)練出來的模型是否能很好地擬合源數(shù)據(jù)，在這里首先確定初始數(shù)據(jù)的選取來源，并將采集到的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使之能很好地被ANFIS 工具箱利用。

初始數(shù)據(jù)的選取來源，在訓(xùn)練開始之前首先要導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)。本課題從GB 3836.4—2000 中本質(zhì)安全電路設(shè)計最小點(diǎn)燃曲線采集初始數(shù)據(jù)，共480 組，其中，電阻性電路150 組，電感性電路150 組，電容性電路150 組，混合型電路30 組。用400 組初始數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型，用80 組數(shù)據(jù)對建立的基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型進(jìn)行驗(yàn)證。

在MATLAB 仿真過程中，數(shù)據(jù)范圍過大的情況，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)進(jìn)入S 型函數(shù)的飽和區(qū)，使得網(wǎng)絡(luò)不夠收斂，因此，我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理來避免出現(xiàn)這種情況，且歸一化處理有利于提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。具體歸一化算法為：

P=2×（-min）/（max-min）-1

其中，是初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，min、max分別是這組數(shù)據(jù)的最小值和最大值，P是映射后的數(shù)據(jù)。

MATLAB 歸一化程序?yàn)椋?/p>

1.3.2 ANFIS 模型中數(shù)據(jù)的本質(zhì)安全判定標(biāo)準(zhǔn)

在初始數(shù)據(jù)選擇階段，確定了以下判定標(biāo)準(zhǔn)來判別電路的本質(zhì)安全特性：

（1）初始數(shù)據(jù)本質(zhì)安全判定標(biāo)準(zhǔn)：假設(shè)臨界點(diǎn)燃點(diǎn)數(shù)據(jù)為，采集數(shù)據(jù)為，輸出=/，數(shù)據(jù)取值范圍在[0，1）之間的電路評價為本質(zhì)安全，在（1，+∞）之間的電路評價為非本質(zhì)安全。特別的=/=1 為臨界狀態(tài)，這種狀態(tài)為不穩(wěn)定狀態(tài)，出現(xiàn)這種情況應(yīng)歸于非本質(zhì)安全狀態(tài)，并利用其他爆炸性評價方法驗(yàn)證電路的本質(zhì)安全。

（2）歸一化之后判定標(biāo)準(zhǔn)：從歸一化處理之后的數(shù)據(jù)中得出，點(diǎn)燃點(diǎn)的臨界狀態(tài)點(diǎn)1 對應(yīng)的歸一化值為0.247 9，因此，我們將本質(zhì)安全電路在ANFIS 中的判定標(biāo)準(zhǔn)定為：數(shù)據(jù)范圍在[0，0.247 9）之間的電路為本質(zhì)安全，在（0.247 9，+∞）之間的電路評價為非本質(zhì)安全。

1.3.3 建立基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型步驟

在這里，我們用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理工具箱建立基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的步驟如圖2所示。

圖2 基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的設(shè)計流程

1.3.4 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的建模

利用經(jīng)過歸一化處理的400 組初始數(shù)據(jù)，并按照上一節(jié)介紹的建立基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的步驟訓(xùn)練生成一個評價本質(zhì)安全電路本質(zhì)安全特性的ANFIS。

訓(xùn)練的過程為：

第一步，將經(jīng)過歸一化處理的400 組初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)在導(dǎo)入到ANFIS 工具箱。

將經(jīng)過歸一化處理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及驗(yàn)證數(shù)據(jù)同時導(dǎo)入ANFIS 工具箱里得到的綜合數(shù)據(jù)。

第二步，確定輸入輸出變量的個數(shù)及類型。

本系統(tǒng)中輸入量有三個，分別為電壓、電流、電容。

對于電阻性電路以及電感式電路，根據(jù)GB 3836.4—2000 計算采集到電壓值、電流值，將電容值設(shè)置為0，根據(jù)GB 3836.4—2000 本質(zhì)安全電路判定標(biāo)準(zhǔn)評價電路是否為本質(zhì)安全；

對于電容性電路，根據(jù)GB 3836.4—2000 計算采集到電壓值、電容值，將電阻值、電感值設(shè)置為0，根據(jù)GB 3836.4—2000 本質(zhì)安全電路判定標(biāo)準(zhǔn)評價電路是否為本質(zhì)安全；

ANFIS 系統(tǒng)的輸入輸出情況如圖3所示，左側(cè)為三個輸入，分別為電壓、電流、電容，中間為ANFIS 訓(xùn)練過程，右側(cè)為輸出OUT。

圖3 輸入輸出情況

第三步，訓(xùn)練得到基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的初始模型。

要想訓(xùn)練得到基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型，首先要在系統(tǒng)訓(xùn)練之初指定系統(tǒng)的初始隸屬度函數(shù)。所以，依照這個原則，我們在訓(xùn)練基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的時候，將輸入語言變量的隸屬度函數(shù)的數(shù)目設(shè)置為5，隸屬度函數(shù)類型為鐘形（gbellmf），輸出隸屬度函數(shù)的類型用線性（Linear），利用這些設(shè)定的初始參數(shù)訓(xùn)練得到基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型的初始模型。

第四步，訓(xùn)練生成自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)。

在訓(xùn)練生成自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)之前，對系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

首先根據(jù)設(shè)計需要選擇模糊邏輯算法，根據(jù)前面關(guān)于算法選擇的討論，我們選擇混合算法（Hybrid），在這里，令Opt Method=1 對ANFIS 進(jìn)行訓(xùn)練。

然后，我們把期望的誤差期望值設(shè)置為0，模型訓(xùn)練的步數(shù)設(shè)置為500。

參數(shù)設(shè)置完畢，我們就可以開始對基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型進(jìn)行訓(xùn)練。

2 基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評價模型驗(yàn)證

本安兼隔爆的方式是礦用電源防爆的主流規(guī)避手段，即電源內(nèi)部是非本質(zhì)安全的，但是電路經(jīng)過層層降壓、限流的操作之后，電源的輸出是本質(zhì)安全的，電源外部用一個隔爆外殼達(dá)到內(nèi)部電路防爆的效果。工作中項(xiàng)目團(tuán)隊研發(fā)的一種隔爆兼本安的電源在出廠前的測試階段發(fā)生了內(nèi)部爆炸，那么根據(jù)我們之前所探討的理論，將這個電源的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)建立的模型中，評價結(jié)果應(yīng)該是非本質(zhì)安全的，下面我們就將爆炸的電源的數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行評價。

為了驗(yàn)證所建立的模型是否能對電路的本質(zhì)安全性能進(jìn)行客觀、較為準(zhǔn)確的評價，根據(jù)本質(zhì)安全電路組成要素搭建了一個檢驗(yàn)電路，如圖4所示。

圖4 檢驗(yàn)電路

圖4中，、、、、、均為可調(diào)參數(shù)，為電源電壓，G 為火花點(diǎn)燃裝置。

根據(jù)圖4所示的模擬檢驗(yàn)電路以及GB 3836.4—2000 標(biāo)準(zhǔn)，在GB 3836.4—2000 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采取不同輸入變量獨(dú)立變化的原則，選取了10 組檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。

采用的本質(zhì)安全的評價標(biāo)準(zhǔn)為：

歸一化處理之后的數(shù)據(jù)中，點(diǎn)燃點(diǎn)的臨界狀態(tài)點(diǎn)1 對應(yīng)的歸一化值為0.247 9，因此，我們將本質(zhì)安全電路在ANFIS 中的判定標(biāo)準(zhǔn)定為：數(shù)據(jù)范圍在[0，0.247 9）之間的電路為本質(zhì)安全，在（0.247 9，+∞）之間的電路評價為非本質(zhì)安全。

檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 ANFIS 模型對檢驗(yàn)電路評價結(jié)果

從表1我們可以看出：

（1）ANFIS 模型在對模擬檢驗(yàn)電路評價的8 組數(shù)據(jù)中，有7 組數(shù)據(jù)評價準(zhǔn)確，1 組數(shù)據(jù)評價錯誤，準(zhǔn)確率為87.5%，評價結(jié)果與實(shí)際電路相吻合，說明在設(shè)計階段，該模型對實(shí)際電路有一定的指導(dǎo)意義，可以減少設(shè)計成本，提高設(shè)計效率。

（2）1 組數(shù)據(jù)評價錯誤，其正確評價結(jié)果為0.246 8，非常接近于0.247 9，即接近本質(zhì)安全電路評價不穩(wěn)定的臨界點(diǎn)。因此，我們得出結(jié)論：在數(shù)據(jù)非常接近本質(zhì)安全電路判定臨界點(diǎn)的時候，模型對真實(shí)數(shù)據(jù)的擬合能力較差，易出錯，因此，在臨界點(diǎn)的數(shù)據(jù)建議采用本質(zhì)安全爆炸性評價方法評價。

3 結(jié) 論

自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)具有處理非線性輸入輸出關(guān)系的能力，因此，本文在此理論基礎(chǔ)上建立了基于ANFIS的本質(zhì)安全電路非爆炸性評價模型，并且通過實(shí)際電路驗(yàn)證，證明了基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路判定模型的可行性與準(zhǔn)確性。該模型可以為電路設(shè)計人員在設(shè)計階段對電路的本質(zhì)安全特性進(jìn)行初步的評價，大大提高設(shè)計效率，縮減了設(shè)計成本。