彭治國(guó) 耿 濤 劉海浪

（①桂林電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，廣西桂林541004;②西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，陜西西安710049;③桂林電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，廣西桂林541004）

基于知識(shí)的故障診斷方法通常需要收集大量的同 類(lèi)設(shè)備故障信息作為知識(shí)存儲(chǔ)于診斷系統(tǒng)，并據(jù)此知識(shí)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視與診斷。而在實(shí)際應(yīng)用中，一些大型的需要長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的設(shè)備，或者是新型的和一些非標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)備，要獲取足夠的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和故障數(shù)據(jù)就非常困難。即便是在實(shí)驗(yàn)室條件下對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障模擬，所得到的數(shù)據(jù)與設(shè)備在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中所發(fā)生的故障仍有很大差別，因此用此方法所得到的故障數(shù)據(jù)也難以保證診斷系統(tǒng)有很高的診斷準(zhǔn)確度。

基于行為的故障診斷（Behavior－based Faults Diagnosis，BFD）理論［1］，較好地解決了上述基于知識(shí)的故障診斷方法的不足。BFD方法能夠在診斷對(duì)象的運(yùn)行過(guò)程中依據(jù)其具體的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)診斷系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以不斷地提高診斷智能。由于其不依賴(lài)于大量的已有故障數(shù)據(jù)，因此大大減小了故障診斷系統(tǒng)的建立難度，同時(shí)所具有的自學(xué)習(xí)能力，能夠使系統(tǒng)的診斷能力不斷地得到完善。ART2是一種無(wú)教師的自學(xué)習(xí)競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)，其穩(wěn)定的競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)機(jī)制能夠?qū)⑤斎雽?duì)象與系統(tǒng)中的已有模式進(jìn)行對(duì)照，選擇出與之最匹配的模式或產(chǎn)生出新的模式，同時(shí)能根據(jù)對(duì)象對(duì)所匹配的模式進(jìn)行學(xué)習(xí)。本文將ART2網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于基于行為的故障診斷理論中，并以轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障診斷為例驗(yàn)證了此方法的可行性。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 BFD的理論基礎(chǔ)

基于知識(shí)（Knowledge－based）的診斷方法是一種“自上而下”，即從一般到特殊的方法，是把來(lái)自許多不同設(shè)備對(duì)某種故障所積累到的“知識(shí)”構(gòu)成知識(shí)空間，再用此知識(shí)對(duì)某一具體設(shè)備進(jìn)行故障診斷?；诖朔椒ǖ脑\斷系統(tǒng)存在一些理論上的不足，首先，對(duì)于所需的大量故障知識(shí)的獲取困難;另外，假如對(duì)于某類(lèi)設(shè)備能夠獲取到足夠多的故障信息，往往對(duì)于每臺(tái)設(shè)備所發(fā)生的幾類(lèi)故障之間都可找到明確的分類(lèi)邊界，而將這些設(shè)備對(duì)應(yīng)的每類(lèi)故障知識(shí)進(jìn)行綜合后其分類(lèi)域會(huì)有明顯的交叉，應(yīng)用于實(shí)際中具體的診斷對(duì)象后就難于對(duì)落在交叉區(qū)域的樣本進(jìn)行正確識(shí)別;最后，當(dāng)利用各種不同的智能診斷體系建立了基于以上知識(shí)的診斷系統(tǒng)后，該系統(tǒng)所能識(shí)別的故障種類(lèi)和診斷能力、診斷精確度已經(jīng)確定，而診斷對(duì)象由于個(gè)體差異或工作環(huán)境的不同所產(chǎn)生的新故障種類(lèi)，診斷系統(tǒng)就無(wú)法識(shí)別，只能將其硬性地歸結(jié)到能識(shí)別的某類(lèi)故障中。

BFD方法是一種“自下而上”，即從具體到一般的方法。診斷系統(tǒng)從具體設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)中學(xué)習(xí)新的故障信息，從而更準(zhǔn)確地在設(shè)備的整個(gè)壽命周期內(nèi)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)視與故障診斷［2］。BFD的主要目標(biāo)就是系統(tǒng)在對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的同時(shí)，學(xué)習(xí)到該故障新的發(fā)展特征和信息，或者產(chǎn)生出新的故障種類(lèi)以用于后續(xù)的診斷中。其具有的自學(xué)習(xí)功能使得BFD系統(tǒng)能夠不斷地完善和提高，從而可以從具有初級(jí)智能的簡(jiǎn)單系統(tǒng)發(fā)展成為具有高級(jí)智能的針對(duì)某一特定設(shè)備的專(zhuān)用診斷系統(tǒng)。這一思想符合人類(lèi)智能的學(xué)習(xí)過(guò)程，如某人所認(rèn)識(shí)的3件物品（3類(lèi)故障），經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后物品變舊的程度不同（故障屬性的變化），但人仍能認(rèn)識(shí)這3類(lèi)物品并將物品當(dāng)前的狀態(tài)記憶下來(lái)（學(xué)習(xí)過(guò)程），以用于下次的識(shí)別。同時(shí)，若出現(xiàn)新的物品種類(lèi)后人能夠判別出不屬于已知的物品種類(lèi)并將這一種類(lèi)學(xué)習(xí)并記憶下來(lái)（新故障種類(lèi)的產(chǎn)生），此物品再次出現(xiàn)時(shí)則能夠識(shí)別。

BFD方法并非與基于知識(shí)的診斷方法完全對(duì)立［2］，也并非完全摒棄已有的確定的故障知識(shí)。在BFD建立初期，系統(tǒng)對(duì)已有的確定性的故障知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，使系統(tǒng)具有初級(jí)的智能，能夠識(shí)別設(shè)備運(yùn)行中的一般性故障，然后再逐步地進(jìn)行再學(xué)習(xí)和智能的提高。

1.2 ART2 基本原理

自適應(yīng)諧振理論（Adaptive Resonance Theory，ART）是由Grossberg和Gail Carpenter提出的一種自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)。它解決了Grossberg網(wǎng)絡(luò)和其他一些競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的“穩(wěn)定性/可塑性”兩難問(wèn)題［3］。ART2是在只能解決二進(jìn)制輸入問(wèn)題的ART1的理論基礎(chǔ)上提出的，用來(lái)解決連續(xù)信號(hào)輸入問(wèn)題的自穩(wěn)定競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)模型［4］。正如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最初啟發(fā)來(lái)源于生物學(xué)，ART模型則是受到人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)生理學(xué)的研究啟發(fā)［5］。當(dāng)人們用眼睛觀察外部世界的時(shí)候，視覺(jué)系統(tǒng)不光受到來(lái)自視網(wǎng)膜的外部感受，同時(shí)引發(fā)視覺(jué)皮質(zhì)中的“搜索/喚醒”反映機(jī)制，喚醒潛意識(shí)中的某種“習(xí)得期待”，進(jìn)行由上至下的傳達(dá)并與得到的外部感受進(jìn)行模式匹配，如上下層的兩種刺激一致，則產(chǎn)生某種情緒體驗(yàn)，即“諧振”，同時(shí)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)以鞏固意識(shí)中的這種既有模式和知識(shí)。若上下層的兩種刺激不一致，“搜索/喚醒”機(jī)制則重新搜索新的模式，直到匹配為止，或者產(chǎn)生一種新的模式，并通過(guò)學(xué)習(xí)將這種外部感受作為一種新的“習(xí)得期待”記憶下來(lái)。ART理論正是對(duì)這一生理學(xué)現(xiàn)象的一種數(shù)學(xué)模擬。

2 構(gòu)建基于ART2的BFD系統(tǒng)

2.1 ART2 模型

ART2由注意子系統(tǒng)AS和定向子系統(tǒng)OS構(gòu)成。注意子系統(tǒng)包括感受層SL和反應(yīng)層RL，感受層劃分為6個(gè)子集，6個(gè)子集之間的連接完成了輸入量的正規(guī)化、非線性變化和矢量間的相似度比較［6］。ART2模型中第j個(gè)處理單元的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系如圖1所示，并將圖中各部分功能與計(jì)算過(guò)程分別闡述如下。

在SL的每層中有兩種不同的神經(jīng)元，分別用空心圓和實(shí)心圓表示，每個(gè)空心圓對(duì)應(yīng)兩種不同的輸入，用空心箭頭表示興奮激勵(lì)，實(shí)心箭頭表示抑制激勵(lì)。設(shè)神經(jīng)元的活動(dòng)電位（即輸出）為V，所有興奮激勵(lì)的總和為J+，所有抑制輸入的總和為J－，則變量滿(mǎn)足微分方程式:

式中:ε、A為遠(yuǎn)小于1的正實(shí)數(shù)，B＜ ＜1，C＜ ＜D，且ε＜ ＜A，D→1。當(dāng)取B=0，C=0，ε→0，并當(dāng)V達(dá)到其穩(wěn)定值，即變化率達(dá)到0時(shí)，進(jìn)行簡(jiǎn)化后可得:

圖1中的實(shí)心圓表示正規(guī)化運(yùn)算，如，在圖中與pj相連的實(shí)心神經(jīng)元，除與pj外還與p1，p2，…，pn等空心圓相連，其輸出即為矢量P的模。經(jīng)化簡(jiǎn)計(jì)算后，SL層各神經(jīng)元的輸入方程和規(guī)格化運(yùn)算表示如下:

式中:f（x）的作用是對(duì)小幅信號(hào)進(jìn)行抑制，其有連續(xù)型和非連續(xù)型兩種形式，分別如式（4a）和式（4b）所示，為實(shí)現(xiàn)方便一般采用后者。

反應(yīng)層中主要完成的運(yùn)算是對(duì)從感受層經(jīng)規(guī)格化后的輸入向量進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)，由感受層傳輸給反應(yīng)層的向量是P，競(jìng)爭(zhēng)按式（5）表示的規(guī)則進(jìn)行。

式（5）確定了競(jìng)爭(zhēng)獲勝單元并將使其輸出為1，其余單元輸出為0。與ART1及其他一些競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果不同，ART2競(jìng)爭(zhēng)層的最后輸出一般取yi=dy'i，式中d為一實(shí)常數(shù)。

圖1中左側(cè)調(diào)整子系統(tǒng)的功能是根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)層得到的輸出Y和wrs得出P，并用P與U的相似程度來(lái)衡量輸入模式與競(jìng)爭(zhēng)獲勝單元在系統(tǒng)權(quán)值中所對(duì)應(yīng)的習(xí)得模式間的匹配程度，其相似程度表示為

式中:e為遠(yuǎn)小于1的正實(shí)數(shù)，以防止分母中出現(xiàn)0值。設(shè)置相似度警戒參數(shù)ρ，當(dāng)|R|＞ρ時(shí)，表明獲勝神經(jīng)元代表的習(xí)得模式與輸入矢量匹配程度足夠高，輸出該模式;當(dāng)|R|≤ρ時(shí)，則產(chǎn)生重置信號(hào)抑制該獲勝單元輸出為0，而重新從其他的輸出單元中尋找匹配度足夠高的單元，如此反復(fù)尋找直至找到|R|＞ρ的獲勝神經(jīng)元;若未產(chǎn)生滿(mǎn)足條件的結(jié)果，表示習(xí)得模式中沒(méi)有與該輸入矢量匹配度足夠高的模式，則產(chǎn)生新的模式并通過(guò)學(xué)習(xí)以記憶該輸入所代表的模式種類(lèi)。上述過(guò)程達(dá)到穩(wěn)定后，系統(tǒng)通過(guò)下述式（7）的學(xué)習(xí)方法，改變權(quán)值將輸入矢量的新特性保存下來(lái)。

最后，ART2網(wǎng)絡(luò)將得到的結(jié)果進(jìn)行輸出，然后再對(duì)下一輸入矢量進(jìn)行識(shí)別。

2.2 BFD系統(tǒng)的構(gòu)建

基于以上基本原理，建立BFD系統(tǒng)首先要對(duì)診斷對(duì)象可能發(fā)生的故障類(lèi)型和類(lèi)型總數(shù)做總體的分析，以確定診斷系統(tǒng)的基本規(guī)模，如建立系統(tǒng)時(shí)診斷子模塊的初始數(shù)目和運(yùn)行過(guò)程中的最大擴(kuò)充數(shù)，同時(shí)根據(jù)每個(gè)子模塊所實(shí)現(xiàn)的診斷功能確定其輸入維數(shù)和可診斷的故障總類(lèi)。另外，根據(jù)分析得到的故障種類(lèi)收集該類(lèi)故障的一般性知識(shí)，用于BFD系統(tǒng)的初始學(xué)習(xí)。

建立基于ART2網(wǎng)絡(luò)的BFD診斷系統(tǒng)，圖2為系統(tǒng)流程圖。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)方法

為了驗(yàn)證ART2在基于行為的故障診斷中應(yīng)用的可行性，本文將基于ART2的BFD診斷方法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子－軸承系統(tǒng)的故障診斷中。以DRVI轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象（如圖3所示），運(yùn)行并收集轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在不同轉(zhuǎn)速下正常、不平衡、局部徑向摩擦及支承件松動(dòng)幾種工況下的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)所得到的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，驗(yàn)證診斷結(jié)果的正確性和診斷系統(tǒng)的可靠性［7］。

采用加速度振動(dòng)傳感器采集轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)，用置于轉(zhuǎn)軸X向和Y向的兩個(gè)電渦流傳感器檢測(cè)轉(zhuǎn)子的軸心位置。將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換后得到的頻域信號(hào)和轉(zhuǎn)子軸心軌跡數(shù)據(jù)，用于轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)的表征，并作為BFD診斷系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)。共測(cè)得在1 500～3 000 r/min范圍內(nèi)不同轉(zhuǎn)速下的正常與故障4種工作狀態(tài)下的96組數(shù)據(jù)。

在程序初始化步驟中，各參數(shù)根據(jù)ART2網(wǎng)絡(luò)的特性選取a=10，b=10，c=0.1，d=0.9，ρ=0.96。

3.2 結(jié)果與分析

將每類(lèi)狀態(tài)數(shù)據(jù)分為兩組，即把所有數(shù)據(jù)均分為兩組，每組48個(gè)。取其中的第一組，先將正常、不平衡和徑向摩擦情況下各隨機(jī)抽取12組數(shù)據(jù)，進(jìn)行初始學(xué)習(xí)。然后抽取支承件松動(dòng)故障中的一組數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)后，系統(tǒng)沒(méi)有將這一組數(shù)據(jù)歸類(lèi)為原有3類(lèi)模式中的任意一種。程序結(jié)果顯示系統(tǒng)增加了一類(lèi)新故障模式，從而驗(yàn)證了系統(tǒng)具有基于行為診斷方法所要求的根據(jù)設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)增添新模式的功能。

然后將第一組中剩余的數(shù)據(jù)全部輸入程序，進(jìn)行學(xué)習(xí)。將學(xué)習(xí)后的每種模式的Wrs權(quán)值繪成曲線表示，如圖4所示，按類(lèi)別依次為正常、不平衡、徑向摩擦和支承件松動(dòng)狀態(tài)下的權(quán)值。

若在第二組數(shù)據(jù)的輸入診斷中，暫時(shí)屏蔽系統(tǒng)權(quán)值學(xué)習(xí)功能后，即不學(xué)習(xí)新的輸入狀態(tài)信息，只將輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)診斷，運(yùn)行完畢后，系統(tǒng)總的診斷正確率為90%。故此時(shí)的系統(tǒng)Wrs權(quán)值仍如圖4所示。然后，恢復(fù)權(quán)值學(xué)習(xí)功能后，重新將第二組數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，經(jīng)診斷和狀態(tài)信息學(xué)習(xí)后的系統(tǒng)Wrs模式權(quán)值如圖5所示。此時(shí)，系統(tǒng)總的診斷正確率為96%，可見(jiàn)基于行為的學(xué)習(xí)提高了系統(tǒng)的診斷智能水平，為后續(xù)的繼續(xù)診斷提供了良好的故障知識(shí)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所構(gòu)建的基于ART2的BFD系統(tǒng)滿(mǎn)足理論設(shè)計(jì)的要求。

4 結(jié)語(yǔ)

本文分析了基于行為的故障診斷（BFD）方法所具有的理論和應(yīng)用方面的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)說(shuō)明了ART2理論具有實(shí)現(xiàn)BFD系統(tǒng)所需的理論基礎(chǔ)和功能要求。通過(guò)建立基于ART2的BFD診斷系統(tǒng)，將其應(yīng)用于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)幾類(lèi)常見(jiàn)故障的診斷和基于行為的學(xué)習(xí)中，證明了此方法的正確性和診斷結(jié)果的可靠性，取得了較為滿(mǎn)意的結(jié)果。本文研究結(jié)果表明將ART2應(yīng)用于基于行為的故障診斷方法中具有很高的理論研究和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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