宣恒農(nóng)，劉田田，張潤馳

（南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息工程學(xué)院，江蘇 南京210046）

0 引 言

對(duì)系統(tǒng)級(jí)故障診斷的研究是建立在故障模型基礎(chǔ)之上的［1－5］，主要模型有測(cè)試模型和比較模型兩類。系統(tǒng)故障診斷算法發(fā)展至今，研究成果頗豐。張大方等提出了集團(tuán)診斷算法，結(jié)合圖論的相關(guān)知識(shí)確定系統(tǒng)中的故障節(jié)點(diǎn)；筆者等建立了基于方程的診斷理論，根據(jù)測(cè)試結(jié)果矩陣直接求取絕對(duì)故障基方程診斷算法的最大特點(diǎn)是對(duì)系統(tǒng)中的故障節(jié)點(diǎn)數(shù)目無任何要求，不需要滿足t－可診斷性［6］。近年來，由于群體智能算法具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的特征和實(shí)現(xiàn)簡單、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，運(yùn)用群體智能方法解決系統(tǒng)級(jí)故障診斷問題漸漸成為主流［7，8］。

1 相關(guān)研究

Elhadef等運(yùn)用遺傳算法 （genetic algorithm，GA）解決了PMC模型下的系統(tǒng)級(jí)故障診斷問題，李炯城等改進(jìn)了遺傳算法并取得良好的效果［9］；Mourad Elhadef等首次將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到Chwa ＆ Hakimi模型下的系統(tǒng)級(jí)故障診斷問題，得到了BPFD 智能診斷算法［5］，仿真結(jié)果表明，BPFD 算法具有極高的診斷精度。然而由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的局限性，初始參數(shù)的選擇對(duì)迭代次數(shù)與結(jié)果誤差的影響很大。本文將探究基于Chwa ＆ Hakimi模型，用遺傳算法對(duì)BPFD 算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了GA－BPFD算法。仿真結(jié)果表明，算法在穩(wěn)定性與時(shí)間復(fù)雜度方面具有明顯的優(yōu)越性。

根據(jù)Chwa ＆ Hakimi模型的定義，對(duì)于由n 個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的系統(tǒng)v＝｛v1，v2…，vn｝，讓任意一對(duì)相鄰節(jié)點(diǎn)vi、vj（i≠j）執(zhí)行相同的測(cè)試任務(wù)，接著對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行比較。若兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行結(jié)果一致，則這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都認(rèn)為對(duì)方通過了測(cè)試，否則，都認(rèn)為對(duì)方未通過測(cè)試。根據(jù)雙方的故障狀態(tài)可分為3種情況：正常節(jié)點(diǎn)與正常節(jié)點(diǎn)比較，其結(jié)果必為正常；正常節(jié)點(diǎn)與故障節(jié)點(diǎn) （或故障節(jié)點(diǎn)與正常節(jié)點(diǎn)）比較，其結(jié)果必為故障；故障節(jié)點(diǎn)與故障節(jié)點(diǎn)比較，其結(jié)果可能為正常，亦可能為故障。令vi＝0表示vi為正常節(jié)點(diǎn)，vi＝1表示vi為故障節(jié)點(diǎn)，用wij＝0 （或wji＝0）表示vi與vj的運(yùn)行結(jié)果一致，wij＝1 （或wji＝0）表示vi與vj的運(yùn)行結(jié)果不一致。將全部這樣的wij以i 為行號(hào)、j為列號(hào)的規(guī)則存儲(chǔ)在一個(gè)n 階矩陣W 中，稱W 為系統(tǒng)X 的一個(gè)測(cè)試癥候矩陣。

2 GA－BPFD算法的主要過程

對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程就是對(duì)其權(quán)值和偏置值不斷優(yōu)化改進(jìn)的過程，初始參數(shù)的選擇十分關(guān)鍵，不當(dāng)?shù)某跏紖?shù)會(huì)使算法的解空間搜索范圍陷入局部?？紤]到遺傳算法全局搜索的特點(diǎn)能有效克服BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解的局限性問題，我們首先用遺傳算法生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)。

用GA 算法改進(jìn)BPFD 算法，重點(diǎn)需要考慮以下幾個(gè)問題：GA 算法初始種群的選??；適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造；選擇、交叉和變異算子的設(shè)計(jì)；與BPFD 算法的結(jié)合方式等。下面我們對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行逐一分析。

為敘述方便，對(duì) vi∈V（1≤i≤n）；我們用γ（vi）表示V 中所有與vi相鄰的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的集合，即γ（vi）＝｛vj｜vj∈V，（vi，vj）∈E｝；用e（vi）表示V 中所有與vi相接的邊構(gòu)成的集合，即e（vi）＝｛eij｜vj∈V，eij∈E｝。于是不難得到如下結(jié)論。

定理1 在Chwa ＆ Hakimi模型下，設(shè)故障模式與其癥候相容，則：

（1）若eij＝0，則ui－uj＝0；

（2）若eij＝1，則（ui＋uj－1）（ui－uj）＝0。

證明：當(dāng)故障模式與癥候S 相容時(shí)，根據(jù)Chwa ＆Hakimi模型的定義，若eij＝0，則必有ui＝uj＝0或ui＝uj＝1，于是有ui－uj＝0；若eij＝1，則必有ui＝0，uj＝1，或ui＝1，uj＝0，或ui＝uj＝1。顯然，上述3種情況均滿足（ui＋uj－1）（ui－uj）＝0。

綜上，定理1得證。

2.1 選取初始種群

我們先隨機(jī)生成GA 算法的初始種群，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置值，種群中個(gè)體的編碼采用實(shí)數(shù)編碼方式。

2.2 構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)

GA 算法的核心是適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)置，設(shè)置的好壞直接影響算法的收斂速度和最終解的獲得。在本文中，適應(yīng)度函數(shù)fit采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中誤差平方和的倒數(shù)，即

式中：sol表示種群中的每個(gè)個(gè)體，種群中的個(gè)體數(shù)為n。實(shí)際輸出與期望值之間的差值越小，適應(yīng)度函數(shù)的值就越大。

2.3 設(shè)計(jì)選擇算子

通用的選擇操作包括輪盤賭、（μ＋λ）選擇和期望值選擇等方法。這里采用輪盤賭選擇方法：每個(gè)個(gè)體被選擇的概率與其在整個(gè)種群中的相對(duì)適應(yīng)度成正比 （因此該法又被稱為適應(yīng)度比例選擇法）。具體步驟如下：

步驟1 計(jì)算每個(gè)個(gè)體在輪盤中的選擇概率。設(shè)種群數(shù)目為n；個(gè)體適應(yīng)度為fit（sol），則sol 被選擇的概率P（sol）為

顯然，個(gè)體的適應(yīng)度越大，被選中的概率也就越高。

步驟2 計(jì)算每個(gè)個(gè)體的累加概率，其中

步驟3 在輪盤中隨機(jī)選擇n 次，其具體的選擇方法如下：

（1）產(chǎn)生一個(gè) ［0，1］之間的隨機(jī)數(shù)r；

（2）如果r＜q1，則選擇第1個(gè)個(gè)體，若qi－1＜r≤qi，則選擇第i個(gè)個(gè)體。

通過上述方法，適應(yīng)度高的個(gè)體會(huì)被盡可能地保存至下一代。

2.4 設(shè)計(jì)交叉算子

由于采用實(shí)數(shù)編碼的方式，因此采用簡單交叉的方法。根據(jù)交叉概率pc，從種群P1中選擇pc＊t個(gè)個(gè)體與種群P1中的個(gè)體進(jìn)行單點(diǎn)交叉。具體步驟如下：

步驟1 比較兩個(gè)個(gè)體的基因不同的位；

步驟2 列出基因不同位基因的所有組合，選出其中滿足t－可診斷性的個(gè)體，并按適應(yīng)度值由高到低的順序排列；

步驟3 選出適應(yīng)度最高的兩個(gè)個(gè)體作為雜交后的最終個(gè)體。

2.5 設(shè)計(jì)變異算子

變異的操作很大程度上依賴于變異概率pm，根據(jù)變異率pm選擇變異個(gè)體，當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)值小于變異概率時(shí)，進(jìn)行基因翻轉(zhuǎn)操作。

2.6 GA算法與BPFD算法的結(jié)合

步驟1 通過以上步驟將得到誤差最小的一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和偏置值，并以此作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值；

步驟2 通過前向計(jì)算、誤差的計(jì)算、反向傳播和權(quán)值更新等操作進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；

步驟3 判斷是否滿足精度要求，若達(dá)到要求即輸出結(jié)果，否則再次進(jìn)行訓(xùn)練。

由于經(jīng)過了遺傳算法的全局搜索，所以再次陷入局部極小值的可能性不大。

3 GA－BPFD算法的步驟與效率分析

在上述步驟的基礎(chǔ)上，我們將GA－BPFD 算法的完整過程總結(jié)如下：

輸入：測(cè)試報(bào)告

輸出：故障集F，無故障集FF

算法流程如圖1所示，上述的6 個(gè)步驟順序執(zhí)行，我們逐步分析算法的時(shí)間復(fù)雜度。第一步，初始化隨機(jī)生成初始種群P0，種群大小為n，時(shí)間復(fù)雜度為Ο（n）；第二步，計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，遍歷整個(gè)種群，種群大小為n，時(shí)間復(fù)雜度為Ο（n）；第三步，采用輪盤賭法進(jìn)行選擇，計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度總和時(shí)復(fù)雜度為Ο（n），選擇過程中共進(jìn)行了n次，所以時(shí)間復(fù)雜度為Ο（n）；第四步，交叉過程中采用的是單點(diǎn)交叉，最壞的情況是所有的個(gè)體均參與了交叉，時(shí)間復(fù)雜度為O（n2），最好的情況是無種群個(gè)體參與交叉，時(shí)間復(fù)雜度為O（1）；第五步，最壞情況下，所有種群個(gè)體均發(fā)生了變異，時(shí)間復(fù)雜度為O（n2），最好情況下，沒有個(gè)體發(fā)生變異，時(shí)間復(fù)雜度為O（1）；第六步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，時(shí)間復(fù)雜度為O（n2）。

圖1 GA－BPFD算法流程

因此，算法總的時(shí)間復(fù)雜度為Ο（n）＋Ο（n）＋Ο（n）＋Ο（n）＋Ο（n2）＋Ο（n2）＋Ο（n2）＝O（n2），即在最壞情況下，時(shí)間復(fù)雜度均為O（n2）。BPFD 算法為了避免得到的是局部最優(yōu)解，增加了相應(yīng)的額外步驟，算法的時(shí)間復(fù)雜度為Ο（n3）。相較之下，GA－BPFD 算法有效地降低了診斷的時(shí)間復(fù)雜度。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

我們對(duì)GA－BPFD算法與BPFD 算法進(jìn)行了仿真比較。仿真均在一臺(tái)配置為Core（TM）2 2.33GHz CPU，2.00 G 內(nèi) 存 的 計(jì) 算 機(jī) 上 用Matlab 語 言 編 程 實(shí) 現(xiàn)［10－12］。根 據(jù)Chwa ＆ Hakimi模型，我們首先隨機(jī)生成不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B接圖與符合t－可診斷性的故障模式，通過模擬測(cè)試，得出測(cè)試報(bào)告，以此作為算法的輸入。

當(dāng)種群大小設(shè)置為50，迭代次數(shù)設(shè)置為100、200時(shí)，由本文提出的方法進(jìn)行遺傳迭代得到誤差平方和變化曲線圖，如圖2 （a）、（b）、（c）所示，從圖2中我們可以看到，由100－200代，誤差平方和下降基本趨于一個(gè)穩(wěn)定最小值，在訓(xùn)練過程中誤差趨于最小，這說明了改進(jìn)算法分析實(shí)現(xiàn)的合理性。而適應(yīng)值在50－60代內(nèi)趨于穩(wěn)定并得到最優(yōu)的初始權(quán)值，這將作為BPFD 算法訓(xùn)練的初始權(quán)值。

圖3展示了當(dāng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為200 時(shí)，兩個(gè)算法的均方根誤差、診斷時(shí)間和故障單元數(shù)的綜合比較。根據(jù)系統(tǒng)的t－可診斷性，故障節(jié)點(diǎn)的數(shù)目從1 遞增到99。圖4 展示了隨著系統(tǒng)規(guī)模的增加，兩種算法在CPU 運(yùn)行時(shí)間方面的比較，更加凸顯了改進(jìn)后的算法的優(yōu)越性。

結(jié)合大量實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，我們得出以下結(jié)論：

對(duì)于診斷誤差，如圖3所示，GA－BPFD 算法的診斷誤差較小，在準(zhǔn)確性上要優(yōu)于BPFD 算法；在診斷的穩(wěn)定性方面，BPFD 算法的穩(wěn)定性較差，而GA－BPFD 算法診斷結(jié)果則趨于穩(wěn)定；在算法的泛化性能上，由于BP網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)價(jià)函數(shù)值與誤差呈負(fù)相關(guān)，改進(jìn)后的GA－BPFD 算法的輸出誤差較改進(jìn)前有了極大降低。而隨著故障節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，算法診斷的誤差并沒有隨之增大，在保證算法訓(xùn)練精度的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的泛化精度也能得到滿意值；在診斷時(shí)間方面，如圖4 所示，隨著系統(tǒng)規(guī)模節(jié)點(diǎn)數(shù)的不斷增大，BPFD 與GA－BPFD 算法所用時(shí)間也相應(yīng)增加。但GABPFD 算法所用時(shí)間明顯少于BPFD 算法所用時(shí)間，隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大，尤其實(shí)在節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于100 以后，GABPFD 算法的時(shí)間效率要明顯高于BPFD 算法。

5 結(jié)束語

圖2 GA 的預(yù)處理

本文提出了GA－BPFD算法。與BPFD 算法相比，GABPFD 算法由于預(yù)先以GA 算法進(jìn)行參數(shù)預(yù)處理，得到了一個(gè)較為優(yōu)越的初始權(quán)值與偏置值，大幅降低了算法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代學(xué)習(xí)過程中非必要的迭代運(yùn)算，使得算法在進(jìn)行故障診斷時(shí)收斂速度加快，總體的時(shí)間復(fù)雜度降低；同時(shí)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力的分析可知，在訓(xùn)練過程中算法對(duì)不同樣本值也能給出準(zhǔn)確的診斷。

對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化性能的研究，目前還處在初級(jí)階段。通過對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身性質(zhì)的研究來改進(jìn)算法性能，將會(huì)是進(jìn)一步的研究方向。同時(shí)，其它智能算法，如模擬退火等對(duì)BPFD 算法改進(jìn)的研究還有待進(jìn)一步探討。

實(shí)際上，GA－BPFD算法不僅僅適用于Chwa ＆Hakimi模型，對(duì)于PMC 模型、BGM 模型和Malek模型，只要根據(jù)各模型的特征，將算法進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，亦可適用。因篇幅所限，我們將另文專述。

圖3 系統(tǒng)規(guī)模為200時(shí)誤差和時(shí)間比較

圖4 CPU 時(shí)間隨節(jié)點(diǎn)增加的變化

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