摘" 要：該文提出一種新型多類、多參數(shù)、基于實(shí)值無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器，用于故障檢測(cè)與識(shí)別。與傳統(tǒng)的無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，所提方法不僅能夠處理多類識(shí)別，接受實(shí)值輸入特征，還具有顯著提升的識(shí)別和泛化能力。該方法的主要?jiǎng)?chuàng)新包括改進(jìn)的輸入到地址映射策略，使其適用于判別單元的地址分配，以及基于相似性度量的成員值的有效內(nèi)存擴(kuò)展方案。開發(fā)的分類器應(yīng)用于單相和三相感應(yīng)電機(jī)的故障檢測(cè)與識(shí)別。該文還對(duì)方法的設(shè)計(jì)參數(shù)變化進(jìn)行敏感性分析，并對(duì)電機(jī)的多種故障進(jìn)行診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在單相和三相感應(yīng)電機(jī)故障識(shí)別中的最高準(zhǔn)確率分別達(dá)到了99.6%和89.25%。

關(guān)鍵詞：故障識(shí)別；電動(dòng)機(jī)檢測(cè)；無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分類器；識(shí)別方法

中圖分類號(hào)：TM615" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）05-0043-07

Abstract： This paper proposes a new multi-class， multi-parameter classifier based on real-valued unweighted neural network for fault detection and identification. Compared with traditional unweighted neural networks， the proposed method can not only handle multiple types of recognition and accept real-valued input features， but also has significantly improved recognition and generalization capabilities. The main innovations of this method include an improved input-to-address mapping strategy that makes it suitable for addressing unit allocation， and an efficient memory expansion scheme based on member values based on similarity measures. The developed classifier is applied to fault detection and identification of single-phase and three-phase induction motors. This paper also carries out sensitivity analysis on changes in design parameters of the method， and diagnoses various faults of the motor. Experimental results show that the highest accuracy of this method in single-phase and three-phase induction motor fault identification reaches 99.6% and 89.25% respectively.

Keywords： fault identification; motor detection; weightless neural network; classifier; recognition method

工業(yè)電機(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)遭遇各種故障，故障原因由系統(tǒng)組件的完全或部分損壞導(dǎo)致[1-3]。機(jī)器的故障行為通常通過傳感器數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來，例如電流、振動(dòng)和聲學(xué)信號(hào)[4-6]。開發(fā)故障診斷系統(tǒng)首要步驟是獲取系統(tǒng)表現(xiàn)和故障行為先驗(yàn)知識(shí)?；谀Ｐ偷姆椒ㄍㄟ^顯式數(shù)學(xué)模型來表示系統(tǒng)知識(shí)和故障行為，而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法則隱含這些知識(shí)信息。本研究重點(diǎn)探討使用無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法對(duì)工業(yè)電機(jī)進(jìn)行故障檢測(cè)和識(shí)別。

無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）是一種具有功能性且不直接依賴激活函數(shù)和權(quán)重的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]。原始的無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為接受二進(jìn)制輸入和輸出的人工神經(jīng)元，節(jié)點(diǎn)之間沒有權(quán)重。這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)被描述為一組寄存器（即隨機(jī)存取存儲(chǔ)器“RAM”），其根據(jù)輸入模式在特定地址位置存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）范式中的權(quán)重調(diào)整方法不同[8]，WNN的學(xué)習(xí)通過寫入/更改地址位置的內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)。此外，大多數(shù)傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)歷許多訓(xùn)練周期[9]。訓(xùn)練周期通常相當(dāng)長(zhǎng)，并假設(shè)在學(xué)習(xí)階段輸入數(shù)據(jù)不會(huì)發(fā)生變化，這對(duì)于需要快速響應(yīng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)是不利的。在這種情況下，單周期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為有利。WNN中的一次學(xué)習(xí)周期意味著相比多周期學(xué)習(xí)方法，可以大幅縮短時(shí)間。

基于RAM的分類器本質(zhì)上通過二進(jìn)制輸入和輸出進(jìn)行識(shí)別，早期基于RAM的分類器被稱為n-tuple識(shí)別系統(tǒng)[10]。n-tuple神經(jīng)元方法基于記憶輸入模式，當(dāng)n-tuple輸入地址線被放置在RAM上時(shí)，一個(gè)值會(huì)存儲(chǔ)在指定地址。盡管這種方法簡(jiǎn)單，但在實(shí)際應(yīng)用中并不實(shí)用，因?yàn)樵跍y(cè)試過程中，神經(jīng)元只是檢查輸入模式是否已被存儲(chǔ)，RAM神經(jīng)元能夠記憶存儲(chǔ)的模式，但缺乏泛化能力。文獻(xiàn)[11]中引入了更穩(wěn)定和通用的n-tuple網(wǎng)絡(luò)概念，基于一組并行工作的神經(jīng)元（RAM）組成了一種鑒別器，每個(gè)神經(jīng)元負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)更大輸入模式的一個(gè)子集。每個(gè)神經(jīng)元單元的輸入子模式分配通過隨機(jī)創(chuàng)建的輸入-神經(jīng)元映射進(jìn)行，這種映射在學(xué)習(xí)和識(shí)別階段都使用。在子模式輸入學(xué)習(xí)過程中，每個(gè)RAM對(duì)應(yīng)于各自子模式輸入的地址位置存儲(chǔ)值。在識(shí)別階段，分析每個(gè)RAM單元的輸出，并將這些RAM位置存儲(chǔ)的值相加。通過這種分級(jí)輸出，判別器能夠識(shí)別訓(xùn)練模式的相似但不同的版本，從而展示出泛化能力。

為了實(shí)現(xiàn)多類識(shí)別，提出了一種稱為WiS-ARD網(wǎng)絡(luò)的模塊化RAM判別器架構(gòu)[12]。WiS-ARD網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)判別器組成的數(shù)組，每個(gè)判別器代表不同的模式類別。每個(gè)判別器單元針對(duì)各自的類別模式進(jìn)行訓(xùn)練。輸入模式的類別識(shí)別通過分析和比較每個(gè)判別器的輸出來完成，輸出最高分級(jí)值的判別器被選為勝出判別器，輸入模式被分配為勝出判別器的類別標(biāo)簽。

目前的研究涉及二進(jìn)制無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）的修改，包括概率邏輯節(jié)點(diǎn)（PLN）、多狀態(tài)PLN（MPLN）[13-14]和廣義隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（GRAM）[15]。然而，該領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)在于地址生成方法。在實(shí)際應(yīng)用中，輸入數(shù)據(jù)通常是實(shí)值數(shù)，因此在WNN中需要一個(gè)輸入到地址映射階段，因?yàn)榕袆e單元只能處理二進(jìn)制值輸入。輸入到地址的映射，尤其是地址生成方法，對(duì)WNN的識(shí)別和泛化性能有著極其重要的影響。與遺傳算法編碼過程中的實(shí)值到二進(jìn)制字符串編碼方法不同，這種簡(jiǎn)單的方法在WiS-ARD中并不適用，并可能導(dǎo)致判別器功能失效。這是因?yàn)閃iS-ARD中的判別器設(shè)計(jì)為將相似實(shí)例表示為相似的二進(jìn)制字符串，而簡(jiǎn)單實(shí)值到二進(jìn)制轉(zhuǎn)換無法實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

本文提出了一種新型基于無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）的分類器，能夠處理具有實(shí)值輸入特征的多類識(shí)別。所提方法強(qiáng)調(diào)在RAM位置有效分配輸入模式地址，并通過引入改進(jìn)的RAM（mRAM）提高輸入的泛化能力。改進(jìn)的RAM通過成員值將訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的識(shí)別區(qū)域擴(kuò)展到最近的地址位置。在這些存儲(chǔ)的mRAM位置的最近地址位置分配一個(gè)類別成員值，表明輸入模式在訓(xùn)練階段不可用時(shí)屬于相應(yīng)類別的可能性。計(jì)算一個(gè)聚合的成員值并與閾值進(jìn)行比較，以決定未見過的測(cè)試數(shù)據(jù)（之前未存儲(chǔ)的輸入模式）是否屬于相關(guān)類別。該方法在PC上對(duì)2個(gè)不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并與該領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)行了比較。特別是，采用了2種不同的硬件實(shí)驗(yàn)設(shè)置來創(chuàng)建用于感應(yīng)電機(jī)故障檢測(cè)和識(shí)別的數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練好的分類器能夠診斷來自不同機(jī)器的多種故障，開發(fā)的方法在2個(gè)不同的感應(yīng)電機(jī)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能評(píng)估。

1" 方法

本節(jié)討論了所提出的故障檢測(cè)和診斷方法，該方法采用了一種改進(jìn)實(shí)值多參數(shù)無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）分類器來實(shí)現(xiàn)多類識(shí)別。圖1展示了流程圖，并解釋了不同階段的數(shù)據(jù)處理過程。具體而言，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被分為2部分：一部分用于mRAM訓(xùn)練；另一部分用于閾值調(diào)整。這種數(shù)據(jù)分割技術(shù)用于微調(diào)超參數(shù)，以提高WNN的性能，從而盡量減少預(yù)測(cè)類標(biāo)簽與實(shí)際類標(biāo)簽之間的誤差。首先，利用關(guān)于故障類型和數(shù)據(jù)標(biāo)簽的先驗(yàn)知識(shí)來確定判別單元。隨后將有用的信號(hào)信息轉(zhuǎn)化為故障特征/模式。這些特征的計(jì)算數(shù)學(xué)表達(dá)式如下

接下來使用這些相應(yīng)特征和數(shù)據(jù)標(biāo)簽對(duì)每個(gè)類別進(jìn)行判別器訓(xùn)練。在此過程中通過所提出的輸入到地址映射方法轉(zhuǎn)化為RAM位置地址，并根據(jù)所提方法對(duì)mRAM進(jìn)行訓(xùn)練。通過每個(gè)判別器的訓(xùn)練，當(dāng)判別器接收到一個(gè)輸入時(shí)，會(huì)得到一個(gè)聚合成員值（AMV），該值作為健康指示器，用于類別標(biāo)簽識(shí)別。AMV通過與閾值比較，傳達(dá)關(guān)于類別標(biāo)簽的信息。每個(gè)階段的具體細(xì)節(jié)將在后文說明。

1.1" 輸入到地址映射

所提出的實(shí)值無權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）的架構(gòu)如圖2所示，該架構(gòu)適用于判別單元中的地址分配。在所提的多參數(shù)WNN中，輸入的d維實(shí)值向量表示（其中d表示多參數(shù)/特征）被映射到RAM地址位置。輸入到地址的映射方法包括2個(gè)階段，將d維實(shí)值向量轉(zhuǎn)換為判別單元內(nèi)每個(gè)神經(jīng)元單元（即節(jié)點(diǎn)）的RAM地址。所提出的輸入到地址映射過程如圖3所示。

首先，將d維實(shí)值向量在整數(shù)范圍（0到2n-1）內(nèi)進(jìn)行歸一化處理，其中“n”定義了十進(jìn)制轉(zhuǎn)二進(jìn)制的細(xì)節(jié)級(jí)別，范圍內(nèi)的每個(gè)整數(shù)值對(duì)應(yīng)于特定的n位二進(jìn)制模式。對(duì)于十進(jìn)制到二進(jìn)制的轉(zhuǎn)換，采用了二進(jìn)制反射格雷碼（BRGC）表示法。BRGC表示法適用于判別單元內(nèi)節(jié)點(diǎn)的地址分配，并且避免了將2個(gè)接近的值映射到非常不同的RAM地址。BRGC階段的結(jié)果是一系列二進(jìn)制字符串（d×n），將被分割成子串以獲取判別單元的子地址。比特填充階段被引入，以避免節(jié)點(diǎn)的子地址分配中的沖突，如下所示

隨后，將一系列二進(jìn)制字符串分成子串（#nodes），每個(gè)子串具有節(jié)點(diǎn)大小的位長(zhǎng)度。這些子串表示在判別器節(jié)點(diǎn)中要訪問的地址。與WiS-ARD不同，所提出的輸入到地址映射方法導(dǎo)致將相似的實(shí)例映射到相似的RAM地址位置，并且適用實(shí)值、多參數(shù)/特征輸入數(shù)據(jù)。

1.2" 改進(jìn)的WNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

本節(jié)描述了WNN的架構(gòu)，如圖4所示，結(jié)合了一個(gè)穩(wěn)健的輸入模式學(xué)習(xí)方案，該方案能夠從輸入訓(xùn)練集中概括信息，并使用聚合成員值來確定新輸入模式的類別。所提出的多類WNN框架由“m”個(gè)判別器組成，每個(gè)類別對(duì)應(yīng)一個(gè)判別器。每個(gè)判別器由若干RAM節(jié)點(diǎn)組成，RAM節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的大小分別用#nodes和node_size表示。最初，所有判別單元中的節(jié)點(diǎn)內(nèi)容均初始化為零。在訓(xùn)練過程中，每個(gè)位置的RAM節(jié)點(diǎn)內(nèi)容會(huì)根據(jù)特定的子地址進(jìn)行修改。訓(xùn)練過程分為2個(gè)階段。在訓(xùn)練階段I中，d維實(shí)值輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用所提出的輸入到地址映射方法轉(zhuǎn)化為子地址。對(duì)每個(gè)類別，使用該類別的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行判別器訓(xùn)練。對(duì)于每個(gè)實(shí)值訓(xùn)練實(shí)例，根據(jù)輸入到地址映射得到的子地址，將特定節(jié)點(diǎn)位置的內(nèi)容修改為“1”。對(duì)所有類別的判別器均重復(fù)此過程，使用各自類別的訓(xùn)練實(shí)例。訓(xùn)練階段I完成后，RAM節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容要么為“1”，要么為“0”，表示相應(yīng)節(jié)點(diǎn)地址的二進(jìn)制成員值。

在訓(xùn)練階段II中，輸入模式學(xué)習(xí)方法將概括RAM節(jié)點(diǎn)中的信息，并擴(kuò)展判別器節(jié)點(diǎn)地址的識(shí)別區(qū)域。擴(kuò)展過程從聚類值為“1”的RAM節(jié)點(diǎn)地址開始。計(jì)算每個(gè)聚類的中心點(diǎn)，并通過存儲(chǔ)新的成員值來修改最接近聚類中心的RAM節(jié)點(diǎn)位置的內(nèi)容。基于聚類中心地址和其他單元地址（存儲(chǔ)值為“0”）之間的漢明距離，更新mRAM節(jié)點(diǎn)位置的內(nèi)容。每個(gè)mRAM節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容更新如下所示

其中，α是控制識(shí)別區(qū)域擴(kuò)展的閾值；γ是縮放因子。識(shí)別區(qū)域的擴(kuò)展與地址位置和之前存儲(chǔ)的輸入模式地址位置的相似性度量成比例。更高的類別成員值分配給最接近聚類中心的地址位置，這些地址位置顯示輸入模式屬于相應(yīng)類別的可能性。如果輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限，mRAM節(jié)點(diǎn)的識(shí)別區(qū)域擴(kuò)展會(huì)導(dǎo)致更好的輸入模式泛化。

1.3" 識(shí)別

輸入模式的聚合成員值通過求和判別器內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的成員值計(jì)算得到。對(duì)于包含在相應(yīng)類別訓(xùn)練實(shí)例中的輸入模式，相關(guān)判別器的聚合成員值與節(jié)點(diǎn)總數(shù)相同。此外，對(duì)于相似的輸入模式（不包括在訓(xùn)練集中），相關(guān)判別器的聚合成員值可能在0到節(jié)點(diǎn)總數(shù)之間。如果WNN設(shè)計(jì)得當(dāng)，聚合成員值將更高且接近節(jié)點(diǎn)總數(shù)。對(duì)于類別標(biāo)簽識(shí)別，新的輸入數(shù)據(jù)的聚合成員值在每個(gè)判別器內(nèi)計(jì)算，并與決定未見（之前未存儲(chǔ)）輸入模式是否屬于相應(yīng)類別的閾值（β）進(jìn)行比較。對(duì)于一個(gè)輸入模式，如果多個(gè)判別器的聚合成員值超過閾值（β），則選擇聚合成員值最高的判別器作為獲勝判別器，并將其類別標(biāo)簽分配給輸入模式。簡(jiǎn)而言之，根據(jù)基于判別器的機(jī)器行為知識(shí)表示，故障可以定義如下。

用于檢測(cè)故障“A”（其中A是故障類型之一）：鑒別器β的AMV和鑒別器“A”的AMV=max j（第j個(gè)鑒別器的AMV）。

2" 實(shí)施

本研究聚焦于單相和三相感應(yīng)電機(jī)中不同故障的檢測(cè)和識(shí)別。這些故障以斷裂轉(zhuǎn)子條、軸承故障、不平衡負(fù)載和鼠籠斷環(huán)的形式載入系統(tǒng)。這些故障的原因?yàn)橥ㄟ^對(duì)上述機(jī)械部件進(jìn)行機(jī)械損傷而產(chǎn)生的部分機(jī)械部件故障。所開發(fā)的WNN專注于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷，不需要對(duì)故障進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。相似于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，本文獲取了正常和故障電機(jī)的傳感器數(shù)據(jù)，并從獲取的傳感器數(shù)據(jù)中提取了故障特征。并討論了開發(fā)的WNN分類器的實(shí)現(xiàn)、用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的硬件實(shí)驗(yàn)設(shè)置以及故障類型。

2.1" 單相感應(yīng)電機(jī)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)裝置包括一個(gè)1/2馬力、220 V的鼠籠式感應(yīng)電機(jī)、負(fù)載、加速度計(jì)振動(dòng)傳感器（ADXL335，300 mV/g）、電流傳感器（ACS712ELCTR，100 mV/A）、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和控制器，如圖5所示。電流和振動(dòng)傳感器的輸入范圍分別為20 A和±3 g。傳感器連接到Arduino板，該板以8.33 kHz的采樣率從傳感器收集原始數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)在其內(nèi)部存儲(chǔ)器中。Arduino通過串口連接到計(jì)算機(jī)，提供MATLAB接口進(jìn)行進(jìn)一步處理。系統(tǒng)的3種真實(shí)狀態(tài)被分析：健康狀態(tài)、軸承故障（球損壞）和負(fù)載故障（負(fù)載不平衡組件）。2個(gè)有缺陷的組件如圖5所示。原始數(shù)據(jù)（電流和振動(dòng)信號(hào)）的示例如圖6所示。

為了實(shí)現(xiàn)所開發(fā)的方法，分別收集了3種狀態(tài)下的電流和振動(dòng)信號(hào)樣本。在數(shù)據(jù)集1中，共獲得了180個(gè)信號(hào)樣本（即每種電機(jī)狀態(tài)60個(gè)樣本）。對(duì)于每個(gè)樣本，進(jìn)行特征提取，提取了4個(gè)特征，包括電流的均值和標(biāo)準(zhǔn)差以及振動(dòng)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差（μI，σI，μV和σV）。特征提取的結(jié)果是獲得了180個(gè)d維實(shí)值輸入向量（d=4）。數(shù)據(jù)集的三分之二（即120個(gè)特征向量）用于分類器訓(xùn)練。根據(jù)不同的電機(jī)運(yùn)行速度（即3個(gè)級(jí)別）和電機(jī)狀態(tài)（健康和2種故障），訓(xùn)練WNN判別器。對(duì)于特定的運(yùn)行速度和電機(jī)狀態(tài)，獲得了40個(gè)訓(xùn)練樣本，總計(jì)120個(gè)樣本。其余三分之一的實(shí)值輸入向量（即60個(gè)特征向量）用于測(cè)試和性能評(píng)估。

2.2" 三相感應(yīng)電機(jī)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)裝置包括一個(gè)0.55 kW、220 V的三相感應(yīng)電機(jī)，其操作參數(shù)如下：頻率為50 Hz、轉(zhuǎn)子速度為1 400 r/min和電流為2.52/1.47 A（Δ/Y），如圖7所示。分析了4種三相感應(yīng)電機(jī)的狀態(tài)：健康的三相感應(yīng)電機(jī)、鼠籠環(huán)損壞的三相感應(yīng)電機(jī)、轉(zhuǎn)子條斷裂的三相感應(yīng)電機(jī)和2個(gè)轉(zhuǎn)子條斷裂的三相感應(yīng)電機(jī)。為了進(jìn)行基于聲學(xué)的故障診斷，使用了數(shù)字錄音設(shè)備（范圍：20 Hz～20 kHz）。其他參數(shù)包括格式：WAVE，采樣頻率44 100 Hz，16位，單聲道，全向麥克風(fēng)。然后，在PC上使用MATLAB處理錄制的聲音，具體過程包括將聲音拆分成較小的1秒音頻文件，在[-1，1]范圍內(nèi)進(jìn)行歸一化，接著進(jìn)行特征提取。原始數(shù)據(jù)（聲學(xué)信號(hào)）的示例如圖8所示。在數(shù)據(jù)集2中，獲得了440個(gè)信號(hào)樣本（即每種電機(jī)狀態(tài)110個(gè)樣本）。對(duì)于每個(gè)樣本，進(jìn)行特征提取，提取了4個(gè)特征，包括聲學(xué)信號(hào)的均值、方差、峰度和譜均值（μ，σ2，？資，μs）。特征提取的結(jié)果是獲得了440個(gè)d維實(shí)值輸入向量（d=4）?？偣?00個(gè)特征向量用于分類器訓(xùn)練，剩余的40個(gè)特征向量用于測(cè)試和性能評(píng)估。

3" 結(jié)果和討論

本節(jié)介紹了輸入到地址映射的設(shè)計(jì)參數(shù)和鑒別器的詳細(xì)信息。首先，討論了數(shù)據(jù)集1（單相感應(yīng)電機(jī)）中設(shè)計(jì)參數(shù)變化的敏感性分析結(jié)果。此外，展示了所開發(fā)方法在數(shù)據(jù)集2（三相感應(yīng)電機(jī)）中的故障識(shí)別性能。接下來，研究了在數(shù)據(jù)集2中引入噪聲的情況，并對(duì)所開發(fā)方法與其他分類器的性能進(jìn)行了比較。

3.1" 使用數(shù)據(jù)集1進(jìn)行敏感度分析

本文驗(yàn)證了所開發(fā)的多類、多參數(shù)實(shí)值WNN在感應(yīng)電機(jī)故障檢測(cè)和識(shí)別中的性能。為了研究設(shè)計(jì)參數(shù)（特別是節(jié)點(diǎn)數(shù)量、節(jié)點(diǎn)大小、十進(jìn)制到二進(jìn)制轉(zhuǎn)換的詳細(xì)級(jí)別等）對(duì)所開發(fā)方法性能的敏感性和影響，通過改變?cè)O(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行了不同的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)總結(jié)在表1中。對(duì)于每組實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練和測(cè)試過程重復(fù)20次，并獲得平均故障識(shí)別準(zhǔn)確率和誤分類錯(cuò)誤率。值得注意的是，通過增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量，可以提高分類器的泛化能力，使平均分類識(shí)別率提高，但同時(shí)誤分類錯(cuò)誤也會(huì)增加，反之亦然。通過試驗(yàn)和錯(cuò)誤的方法，可以在準(zhǔn)確分類識(shí)別和誤分類錯(cuò)誤之間找到合理的平衡。此外，二進(jìn)制表示的位數(shù)和節(jié)點(diǎn)大小的最佳值取決于輸入數(shù)據(jù)的分布。如果類別間和類別內(nèi)數(shù)據(jù)分布具有較大偏差和較小方差，則較小的“n”和較小的節(jié)點(diǎn)大小可能是有效的。否則，如果類別間存在重疊，則應(yīng)選擇適當(dāng)?shù)摹皀”值以捕捉數(shù)據(jù)分布的細(xì)微差異。

然而，在獲得節(jié)點(diǎn)數(shù)量、節(jié)點(diǎn)大小和“n”的最佳值后，進(jìn)一步增加或減少這些值并不會(huì)改善分類性能。同樣，在訓(xùn)練階段II中，識(shí)別區(qū)域擴(kuò)展的閾值“α”值較高會(huì)導(dǎo)致過擬合，而較小的值可能導(dǎo)致分類器的欠擬合。閾值“β”的值取決于鑒別器中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，范圍在（0， #nodes）之間。較小的“β”值可能會(huì)導(dǎo)致更好的類別識(shí)別準(zhǔn)確性，但同時(shí)誤分類錯(cuò)誤也會(huì)增加。對(duì)于每組實(shí)驗(yàn)，閾值和縮放因子的選擇是通過試驗(yàn)和錯(cuò)誤的方法確定的。

3.2" 使用數(shù)據(jù)集2進(jìn)行故障識(shí)別

本節(jié)驗(yàn)證了所開發(fā)的實(shí)值WNN在使用聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行三相感應(yīng)電機(jī)故障檢測(cè)和識(shí)別中的性能。從收集到的聲學(xué)信號(hào)中提取了4個(gè)特征，包括聲學(xué)信號(hào)的均值、方差、峰度和譜均值（μ，σ2，？資和μs）。為了研究所開發(fā)方法的故障識(shí)別性能，進(jìn)行了不同的實(shí)驗(yàn)以確定設(shè)計(jì)參數(shù)，這些參數(shù)分別是d=4，m=4，n=4。訓(xùn)練和測(cè)試過程重復(fù)進(jìn)行了20次，獲得了平均故障識(shí)別準(zhǔn)確率和誤分類錯(cuò)誤率?？s放因子γ和閾值α及β分別為1.5，2，3。實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)見表2。

3.3" 噪聲影響下的結(jié)果

在本節(jié)中嘗試在數(shù)據(jù)集2中引入噪聲并研究其影響。觀察到在存在噪聲的情況下，特征選擇過程會(huì)受到影響，因此，更偏向選擇那些對(duì)噪聲不太敏感但仍能最大化整體訓(xùn)練準(zhǔn)確率的特征。噪聲分析的結(jié)果見表3?；谶@些實(shí)驗(yàn)，引入了2個(gè)新特征，即“能量”（E）和“熵”（S），在存在噪聲的情況下提高了所開發(fā)方法的準(zhǔn)確性，其表達(dá)式如下

觀察到在較低的信噪比（SNR）下，引入“熵”和“能量”特征能夠提高準(zhǔn)確性。然而，在較高的信噪比下，包含“均值”“方差”“峰度”和“譜均值”的特征集表現(xiàn)優(yōu)于其他特征集。

3.4" 性能比較

最后，將所開發(fā)的方法與其他現(xiàn)有的分類方法（包括ANN和多分類支持向量機(jī)（MC-SVM））在數(shù)據(jù)集1上進(jìn)行了性能比較。比較結(jié)果見表4，顯示W(wǎng)NN的分類準(zhǔn)確率表現(xiàn)非常出色。同時(shí)，由于設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單性和單輪次訓(xùn)練過程，WNN的訓(xùn)練工作量和測(cè)試計(jì)算成本相比于ANN極小。

4" 結(jié)論和展望

本文重點(diǎn)開發(fā)了一種基于無權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器，用于工業(yè)電機(jī)的故障檢測(cè)和識(shí)別。所開發(fā)的方法具有處理實(shí)值輸入特征的多類識(shí)別能力，并結(jié)合了改進(jìn)的mRAM來提升識(shí)別和泛化能力。訓(xùn)練過程包括2個(gè)階段：①通過識(shí)別區(qū)域擴(kuò)展對(duì)mRAM進(jìn)行訓(xùn)練；②閾值調(diào)節(jié)。mRAM的設(shè)計(jì)涉及一次訓(xùn)練，因此訓(xùn)練性能取決于輸入特征的分布。在提出的方法中，引入了有效的輸入到地址映射和識(shí)別區(qū)域擴(kuò)展。然而，為了提高分類準(zhǔn)確性，閾值調(diào)節(jié)是手動(dòng)進(jìn)行的。所開發(fā)的WNN用于單相和三相感應(yīng)電機(jī)的故障檢測(cè)和識(shí)別。進(jìn)行了方法設(shè)計(jì)參數(shù)和閾值變化的敏感性分析。此外，使用性能指標(biāo)（準(zhǔn)確性、誤分類錯(cuò)誤、計(jì)算時(shí)間）對(duì)開發(fā)的WNN與多類支持向量機(jī)（MC-SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）進(jìn)行了比較研究。結(jié)果表明，所開發(fā)的方法在故障識(shí)別方面快速且準(zhǔn)確。未來計(jì)劃研究該方法在實(shí)時(shí)故障和逐步失效分析中的性能，并且進(jìn)一步研究噪聲對(duì)傳感器數(shù)據(jù)采集和分類器訓(xùn)練的影響。

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