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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的發(fā)電機(jī)故障綜合診斷

2012-07-12 04:58:22中北大學(xué)姚竹亭
電子世界 2012年7期
關(guān)鍵詞:發(fā)電機(jī)故障診斷證據(jù)

中北大學(xué) 蘆 斌 姚竹亭

1.引言

在發(fā)電機(jī)故障診斷中,故障多種多樣,而每種故障信息之間又存在著冗余性和相關(guān)性,針對某一個故障信息進(jìn)行分析已滿足不了對故障分析的可靠性。目前還沒有哪種單一傳感器對被測對象的狀態(tài)進(jìn)行完全可靠的描述,所以采用多傳感器進(jìn)行綜合的診斷,已成為當(dāng)前的趨勢。

采用多傳感器進(jìn)行測量師,由于測得信息量很大,各測點(diǎn)提取的故障征兆必然存在著隨機(jī)性和矛盾性。若將大量的高維信息輸入同一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的話,必然會導(dǎo)致診斷時間過長,效果變差等失真結(jié)果。為避免這種情況出現(xiàn),提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論結(jié)合的綜合診斷方法。首先對個測點(diǎn)的信號進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部診斷,這就將所測得高維信息分解成了低維的信息,而后將各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷結(jié)果利用D-S理論進(jìn)行決策級融合,最終得到綜合的診斷結(jié)果。

2.數(shù)據(jù)融合的發(fā)電機(jī)故障診斷模型

本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S理論對發(fā)電機(jī)進(jìn)行綜合的故障診斷,首先將個測點(diǎn)的信號進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷,對所有的局部診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,并對其進(jìn)行決策級的D-S理論融合,得到準(zhǔn)確的故障信息。

具體方法如下:

假設(shè)在故障征兆域S中,bel1對應(yīng)第一通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果,bel2對應(yīng)第二通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果,以此類推,每個信任函數(shù)的焦點(diǎn)元素都對應(yīng)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)診斷結(jié)果,所有診斷結(jié)果構(gòu)成辨別框架,對每個通道的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值進(jìn)行歸一化處理,作為各焦點(diǎn)元素的基本概率分配mi,j,其中i=1, 2 ,…n,j=1,2,…p,n作為通道數(shù),p為故障模式分類數(shù),即焦元數(shù),最后利用D-S理論的證據(jù)聯(lián)合規(guī)則得到最終結(jié)果mn(j)。如圖1所示。

3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷

本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對發(fā)電機(jī)先進(jìn)行局部的診斷,根據(jù)從各測量的數(shù)據(jù)信息利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐個對其進(jìn)行診斷,并進(jìn)行歸一化處理,從而判斷故障情況。在進(jìn)行局部診斷時,為了使相同數(shù)據(jù)間具有可比性,對采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)歸一化處理,歸一化公式如下:

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)確定一個含有33個神經(jīng)元的三層網(wǎng)絡(luò),每個層的個數(shù)為10,18和5。創(chuàng)建符合要求的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

圖1 發(fā)電機(jī)故障診斷模型

令P表示網(wǎng)絡(luò)輸入樣本向量,T表示網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)向量

創(chuàng)建該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?yàn)椋?/p>

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的程序?yàn)椋?/p>

該網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果為:

4.D-S證據(jù)理論決策融合診斷

本文中將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部診斷結(jié)果轉(zhuǎn)化為證據(jù)理論模型,設(shè)信任函數(shù)ibel對應(yīng)第i測點(diǎn)的判斷結(jié)果,i=1,2,…5,5個信任函數(shù)的焦點(diǎn)元素都是A1,A2,…A5,這些不同的故障模式構(gòu)成了分辨框θ,即bel1,bel2,bel3,bel4,bel5有共同的分辨框。

表1 第一次與第二次測量數(shù)據(jù)融合結(jié)果

表2 數(shù)據(jù)最終融合結(jié)果

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差作為不確定因素,將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的輸出作歸一化處理,作為各焦點(diǎn)元素的基本概率值,計(jì)算公式為:

由于A1,A2,…A5中狀態(tài)相互獨(dú)立,所以有:

AiAj=Φ(Φ是空集,i≠j),第一次的局部診斷數(shù)據(jù)排成橫排,第二次的數(shù)據(jù)成豎排,再用D-S合并規(guī)則計(jì)算表中的各欄,可以得到其融合的結(jié)果;用融合的結(jié)果再與第三次局部診斷數(shù)據(jù)融合,即可得最終的結(jié)果,如表1,2所示。

從表2可以看出,經(jīng)過數(shù)據(jù)融合的結(jié)果與理想目標(biāo)輸出比較接近,誤差滿足實(shí)際需求,從而證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S理論綜合診斷方法的實(shí)效性。

5.結(jié)論

針對多傳感器數(shù)據(jù)融合發(fā)電機(jī)故障特點(diǎn),提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的綜合診斷思路,設(shè)計(jì)了診斷模型,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部診斷,然后采用D-S證據(jù)理論對局部診斷進(jìn)行決策級融合,得到的結(jié)果基本滿足實(shí)際需求,證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的發(fā)電機(jī)故障綜合診斷方法的實(shí)效性。

[1]郝紅勛.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在航空發(fā)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J].2006,03,18.

[2]王江萍.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用[J].石油機(jī)械,29,8:27-30.

[3]劉懷國,吳陳,張冰.D-S證據(jù)理論在多傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用[J].華東船舶工業(yè)學(xué)院學(xué)報,200l,15,3:20-25.

[4]耿立恩,潘旭峰,李曉雷.Dempster—Shafer證據(jù)理論在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用[J].北京理工大學(xué)學(xué)報,1997,17,2:198-203.

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