基于D-S證據(jù)理論的直接空冷凝汽器故障診斷方法研究.pdf

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1、第43卷第3期化工機(jī)械373基于D-S證據(jù)理論的直接空冷凝汽器故障診斷方法研究于蘭?(長(zhǎng)春工程學(xué)院能源與動(dòng)力工程學(xué)院)摘要提出一種基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)D-S證據(jù)理論融合的故障診斷方法,把該方法應(yīng)用在直接空冷凝汽器的故障診斷中。首先對(duì)故障進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步診斷,得到屬于不同故障狀態(tài)的隸屬度,然后采用D-S證據(jù)理論融合的方法進(jìn)行決策診斷,得到最終結(jié)果。研究了直接空冷凝汽器的故障特征提取、樣本選擇、診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法,并通過(guò)診斷實(shí)例闡述了該方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程,驗(yàn)證了所提方法的可行性,結(jié)果表明:該方法適用于直接空冷凝汽器故障診斷,故障定位準(zhǔn)確率高。關(guān)鍵詞直接

2、空冷凝汽器故障診斷Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D-S證據(jù)理論+中圖分類號(hào)TQ051.61文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0254-6094(2016)03-0373-07電廠設(shè)備運(yùn)行中快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行故障診斷多。文獻(xiàn)[8]用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了直接空冷凝是事故后隔離故障元件、恢復(fù)系統(tǒng)正常運(yùn)行的首汽器背壓、積灰、管束凍結(jié)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),未考慮真要前提,具有重要意義。隨著智能技術(shù)的不斷深空系統(tǒng)不嚴(yán)密、熱風(fēng)回流及風(fēng)機(jī)出力不足等故障,入和發(fā)展,數(shù)據(jù)融合作為智能信息處理領(lǐng)域的有且BP網(wǎng)絡(luò)有收斂速度慢,易陷入局部極小點(diǎn)等[1,2]力工具在故障診斷方面得到廣泛應(yīng)用?；谌秉c(diǎn)。文獻(xiàn)[9]用改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)

3、對(duì)直接空冷凝決策級(jí)的信息融合模型算法主要有貝葉斯推汽器進(jìn)行故障診斷,未考慮積灰和熱風(fēng)回流的故[3][4][5]理、模糊積分和D-S證據(jù)理論。利用貝葉障,并且直接空冷凝汽器以空氣作為冷卻介質(zhì),管斯推理算法進(jìn)行信息融合,通過(guò)最大后驗(yàn)概率估束破裂并不會(huì)導(dǎo)致凝結(jié)水和冷卻水混合從而使電計(jì)值的計(jì)算進(jìn)行故障識(shí)別,首先需要獲得先驗(yàn)信導(dǎo)率增大。文獻(xiàn)[10]總結(jié)了較為完善的故障征息,且要求決策集合的元素相互獨(dú)立,這在實(shí)際應(yīng)兆集,并且基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)[6]用中很難滿足條件。采用模糊積分方法時(shí)模直接空冷凝汽器進(jìn)行故障診斷,但是遺傳算法沒(méi)糊測(cè)度難以確定,雖然采用λ模糊測(cè)度的方法可有利

4、用系統(tǒng)中的反饋信息,往往導(dǎo)致無(wú)為的冗余以降低確定模糊測(cè)度的難度,但同時(shí)也減弱了模迭代,求解速率低。[7]糊測(cè)度的表達(dá)能力。D-S證據(jù)理論并不采用精針對(duì)上述問(wèn)題,筆者提出一種基于Elman網(wǎng)確的概率建立信任函數(shù),僅需滿足貝葉斯推理最絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)通過(guò)D-S證據(jù)理論融合的故障診弱的條件,所以利用起來(lái)較為簡(jiǎn)單。與證據(jù)理論斷方法。在診斷過(guò)程中,首先建立直接空冷凝汽相結(jié)合的算法有:支持向量機(jī)、粗糙集理論、模糊器的故障知識(shí)庫(kù),確定征兆表達(dá)方法,建立故障征集理論、遺傳算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。筆者研究的直兆集,然后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)直接空冷凝汽器進(jìn)行接空冷凝汽器的故障診斷采用D-S證據(jù)理論與神初步診

5、斷,最后把初步診斷結(jié)果通過(guò)D-S證據(jù)理經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法。論融合得到最終的診斷結(jié)果。目前,對(duì)凝汽器的故障診斷已經(jīng)逐漸趨于成1直接空冷凝汽器故障綜合診斷模型熟,但進(jìn)行直接空冷凝汽器故障診斷的研究卻不在運(yùn)用D-S證據(jù)理論解決故障診斷問(wèn)題時(shí),?于蘭,女,1979年10月生,講師。吉林省長(zhǎng)春市,130012。374化工機(jī)械2016年3首先要構(gòu)造出每次得到的所有證據(jù)對(duì)各命題的基y(k)=g(wx(k))(1)12x(k)=f(wx(k))+w(u(k-1)))(2)本概率分配(BPA),獲取過(guò)程通常是復(fù)雜且非線c[11]x(k)=x(k-1)(3)性的。Elman網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)具有

6、很強(qiáng)的泛c式中f()———隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù),常采用化能力,只要網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)大量樣本的學(xué)習(xí),就能較好s型函數(shù);地描述這種復(fù)雜的非線性映射關(guān)系,由此可確定g()———輸出神經(jīng)元的傳遞函數(shù),是隱含層BPA。然后利用D-S證據(jù)理論將每條證據(jù)的BPA輸出的線性組合。進(jìn)行融合,得到最終的融合結(jié)果。圖1為D-S證Elman網(wǎng)絡(luò)采用BP算法進(jìn)行權(quán)值修正,學(xué)習(xí)據(jù)理論故障診斷模型框圖。指標(biāo)函數(shù)采用誤差平方和函數(shù):n2E(w)=∑[y(w)-y′(w)](4)kkk=1式中y′(w)———目標(biāo)輸出向量。k3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于局部逼近網(wǎng)絡(luò),對(duì)于每個(gè)輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)只有少量的連接權(quán)需

7、要進(jìn)行調(diào)整,具有學(xué)習(xí)速度快的優(yōu)點(diǎn),克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖1D-S證據(jù)理論診斷模型框圖存在的局部極小值和收斂速度慢的缺點(diǎn),被廣泛2Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷、預(yù)測(cè)及模式識(shí)別等學(xué)科領(lǐng)[13,14]Elman網(wǎng)絡(luò)是一種典型的局部回歸網(wǎng)絡(luò),基域,由輸入層、隱含層和輸出層組成(圖3)。本的Elman網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、連接層和輸出層組成(圖2),與BP網(wǎng)絡(luò)相比,在結(jié)構(gòu)上多了一個(gè)連接層,用于構(gòu)成局部反饋。連接層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù),但多了一個(gè)延遲單元,因此連接層可以記憶過(guò)去的狀態(tài),并在下一時(shí)刻與網(wǎng)絡(luò)的輸入一起作為隱含層的