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        支持向量機(jī)在船舶主機(jī)診斷中的應(yīng)用

        2012-08-29 12:06:36鐘更進(jìn)
        裝備制造技術(shù) 2012年7期
        關(guān)鍵詞:氣閥波包分類器

        鐘更進(jìn)

        (廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 廣東 廣州 510800)

        在船舶主機(jī)的故障診斷時(shí),往往依靠提取故障數(shù)的特征作為參比樣本,必須建立典型樣本數(shù)據(jù)庫(kù)才能實(shí)現(xiàn)[1]。實(shí)際上要獲得典型的障數(shù)據(jù)樣本,必須做大量的故障測(cè)試來(lái)獲取大量的故障數(shù)據(jù),其人力物力的耗費(fèi)之大,會(huì)制約了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能診斷方法發(fā)展和應(yīng)用。

        應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論來(lái)解決小樣本學(xué)習(xí)提供一個(gè)統(tǒng)一的框架[2],開(kāi)發(fā)了一種新的通用學(xué)習(xí)方法即支持向量機(jī),以解決少樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題,應(yīng)用于模式識(shí)別領(lǐng)域。機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障時(shí),由于故障發(fā)生的部位不同和故障發(fā)生的程度的差異,輸出信號(hào)在各頻段中的表現(xiàn)也不同。

        在船舶主機(jī)故障的診斷中,在少量故障樣本中的情況下,通過(guò)支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)了氣閥間隙異常故障模式的識(shí)別和分類,取得了滿意的結(jié)果。

        1 主機(jī)故障特征的提取

        1.1 故障信號(hào)的分解

        應(yīng)用小波包分析方法[3],將頻帶進(jìn)行多層次劃分,對(duì)多分辨率分析設(shè)有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解,并根據(jù)被分析信號(hào)的特征。

        小波包分解對(duì)信號(hào)的高頻成分實(shí)施了與低頻成分相同的進(jìn)一步分解,每次分解相當(dāng)于同時(shí)進(jìn)行低通和高通濾波,進(jìn)一步分解出低頻和高頻兩部分,這樣一直進(jìn)行下去,使低頻和高頻成分都達(dá)到很精細(xì)的程度。

        1.2 特征參數(shù)提取

        利用船舶主機(jī)某部件發(fā)生故障時(shí)能量譜發(fā)生的變化,將實(shí)測(cè)的能量譜值與正常工況下的參考譜值進(jìn)行比較,則可判別機(jī)器的技術(shù)狀況。各小波包分解系數(shù)的平方和可以代表該小波包的能量,利用信號(hào)在不同小波包序列和不同小波包位置上的能量分布[4]情況,可以實(shí)現(xiàn)船舶主機(jī)振動(dòng)信號(hào)的整循環(huán)征兆提取。

        2 支持向量機(jī)的算法

        支持向量機(jī)的基本思想是使誤差的上限最小化,這使得支持向量機(jī)具有更好的推廣能力。兩試驗(yàn)樣本的最優(yōu)分類線就是要求分類線不但能將兩類正確分開(kāi)(訓(xùn)練錯(cuò)誤率為0),而且使分類間隔最大。

        當(dāng)有訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),{xi,yi}i = 1,2,…,n,其中xiεRm,yiε{+1,-1}。n 為樣本數(shù),m 為輸入的維數(shù),在線性可分的情況就會(huì)有一個(gè)超平面[5]方程w`x+b=0,使得這兩類樣本完全分開(kāi),并使分類間隔最大的優(yōu)化問(wèn)題可表示如下:

        滿足約束條件:

        將其轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題,即在具有式

        的約束條件下求下式的最大值:

        求解出上述各系數(shù)a,w,b 對(duì)應(yīng)的最優(yōu)解a',w',b'后,得到最優(yōu)分類函數(shù):

        對(duì)于線性問(wèn)題可用上述方法解決,而對(duì)于非線性分類,重構(gòu)Hilbert 空間[6],使用一非線性映射把數(shù)據(jù)從原間映射到一個(gè)高維特征空間,再在高維特征區(qū)間中建立優(yōu)化超平面[7]。在非線性條件下,支持向量機(jī)分類問(wèn)題的最優(yōu)分類函數(shù)為:

        其中,P(x,y)稱為核函數(shù)。核函數(shù)的選取應(yīng)使其為特征空間的一個(gè)點(diǎn)積。函數(shù)P(x,y)需要滿足Mercer條件[8]。常用的核函數(shù)有:線性核函數(shù),多項(xiàng)式和函數(shù),徑向基函數(shù)和Sigmoid 函數(shù)等[9]。

        3 診斷案例

        實(shí)驗(yàn)采樣頻率為25 kHz,船舶主機(jī)轉(zhuǎn)速為1 000 r/min。實(shí)驗(yàn)中總共設(shè)置了四種工況:正常情況,氣閥間隙過(guò)大和氣閥嚴(yán)重漏氣。利用小波包分解后提取特征的方法[10],對(duì)每種工況的信號(hào)進(jìn)行3 層小波包分解后的到8 段頻率范圍,求得每段頻率間的能量,與總能量的比值即為特征參數(shù)。

        由于該診斷實(shí)例中只有四種工況,采用支持向量機(jī)多類分類算法中的1 對(duì)1 算法[11],只需要構(gòu)成K=4x3/2=6個(gè)分類器,對(duì)計(jì)算量的影響不大。以四種工況進(jìn)行小波包分解后的特征向量參數(shù)為訓(xùn)練樣本。

        (1)選取60 組訓(xùn)練樣本(每種工況15 組),分別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機(jī)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器采用3 層BP 網(wǎng)絡(luò),輸入層為8個(gè)節(jié)點(diǎn),隱含層通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)采用16個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為四個(gè)節(jié)點(diǎn),采用四位編碼形式,即0001 代表第一類工況(正常情況),0010 代表第二類工況(氣閥間隙過(guò)?。?,0100 代表第三類工況(氣閥間隙過(guò)大),1000 代表第四類工況(氣閥嚴(yán)重漏氣)。支持向量機(jī)分類器計(jì)算中使用徑向基核函數(shù),其中徑向基核寬度δ=2。再取4 組測(cè)試樣本(每種工況一組)用訓(xùn)練好的分類器進(jìn)行分類,計(jì)算結(jié)果如表1 所示。

        表1 訓(xùn)練樣本較多時(shí)支持向量機(jī)與BP 網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果

        從表1 可以看出,在樣本較多的情況下,支持向量機(jī)和BP 網(wǎng)絡(luò)這兩種分類器都具有較好的分類能力,都能將四種工況正確的分開(kāi)。

        (2)選取24 組訓(xùn)練樣本(每種工況6 種),采用與(1)同樣的方法分別用支持向量機(jī)和BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,然后重新對(duì)4 組測(cè)試樣本進(jìn)行分類計(jì)算,計(jì)算結(jié)果如表2 所示。

        表2 訓(xùn)練樣本較少時(shí)支持向量機(jī)與BP 網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果

        從表2 可以看出,在學(xué)習(xí)樣本較少時(shí),支持向量機(jī)對(duì)4 組測(cè)試樣本做出了正確的分類,而B(niǎo)P 網(wǎng)絡(luò)卻出現(xiàn)了1 組錯(cuò)誤分類,樣本3 被錯(cuò)分,這表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在少樣本情況下已喪失了推廣能力。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        (1)利用小波包分解方法獲取船舶主機(jī)缸蓋信號(hào)在各頻帶上的能量分布參數(shù),并以此為特征向量作為模式識(shí)別分類器的輸入,在少量故障樣本中的情況下,通過(guò)支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)了氣閥間隙異常故障模式的識(shí)別和分類

        (2)應(yīng)用小波包分析方法,將頻帶進(jìn)行多層次劃分,對(duì)多分辨率分析設(shè)有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解,并根據(jù)被分析信號(hào)的特征,自適應(yīng)的選擇相應(yīng)頻帶,使之與信號(hào)頻譜相匹配具有更廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

        (3)船舶主機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)為典型的非平穩(wěn)信號(hào),學(xué)習(xí)樣本較多時(shí),支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都表現(xiàn)出了很好的分類能力,而在學(xué)習(xí)樣本較少的情況下,支持向量機(jī)分類方法相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法而言具有更好的分類能力,表明該方法在小樣本故障診斷領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。

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