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        電梯故障診斷中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用

        2014-04-29 00:00:00梁峻平
        科技與企業(yè) 2014年23期

        【摘要】隨著城市高層建筑的不斷增加,電梯已經(jīng)成為了人們最為重要的垂直交通工具。電梯標志了人類的物質(zhì)文明,然而在實際生活中電梯由于故障問題給人民造成的損失也是巨大的,傳統(tǒng)的人工儀器診斷準確率過低,這就要求有更好的故障診斷技術(shù)來保證電梯的可靠性。文章介紹了電梯的運行原理,引入了依托于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),詳細介紹了電梯故障診斷中不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用類型,它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與基本原理并且簡單的介紹了兩種新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        【關(guān)鍵詞】故障診斷;基本原理;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);實際應(yīng)用

        引言

        電梯在實際生活中出現(xiàn)不正常運行、停運等故障是在所難免的,而作為高層建筑中主要的垂直交通工具如果不能及時準確的查明故障原因并維修往往會給乘客帶來巨大的生命威脅。只有保證電梯的安全運行,及時的發(fā)現(xiàn)故障并解決故障,才能夠為乘坐電梯的乘客提供合格的安全保證。目前,國內(nèi)在用的電梯缺乏完善的故障診斷系統(tǒng),僅僅依靠維修技術(shù)人員的經(jīng)驗以及簡單的診斷儀器已經(jīng)不能夠及時的解決復(fù)雜的電梯故障問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以應(yīng)用于復(fù)雜多模式的故障診斷并且既可以用于實時監(jiān)測也可以進行離線診斷,在系統(tǒng)模式非常復(fù)雜或者根本不知道系統(tǒng)模式的情況都可以應(yīng)用,這些特點恰恰解決了傳統(tǒng)方法中最最難以解決的問題。因此必須加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于診斷電梯故障的步伐,形成完善的故障診斷系統(tǒng),才能更及時準確的查明故障原因進一步及時的解決問題,保證乘客的人身安全。

        一、電梯的運行原理和電梯故障的特點

        只有清楚地了解電梯控制系統(tǒng)的運行原理才能夠及時準確的診斷出電梯故障原因,因此清楚的了解電梯運行原理,每一個電梯維修人員必須要做到。電梯運行過程總體上可分為以下幾個階段:第一、登記層外召喚信號和登記內(nèi)選指令階段;第二、電梯門關(guān)閉或者電梯按照系統(tǒng)指令停運階段;第三、啟動階段;第四、在到達信號記錄的樓層前進行減速制動;第五、平層開門階段。在整個過程中電梯需要從外界接收信號并處理,然后完成相應(yīng)的指令或者輸出信號,由此可以將電梯看作是一個完整的獨立的系統(tǒng),只需要外界給予相應(yīng)的信號就可以自動的做出動作。電梯系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜的構(gòu)件緊密的結(jié)合在一起,正是如此才使得電梯系統(tǒng)故障具有了復(fù)雜性、層次性、相關(guān)性以及不確定性的特點。

        二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基本原理

        生物學(xué)上的神經(jīng)是由一個個簡單的神經(jīng)元相互連接進而形成了復(fù)雜的龐大的神經(jīng)系統(tǒng),同理,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由大量簡單的處理單元相互連接形成的復(fù)雜的智能系統(tǒng)。單獨的處理單元類似于一個神經(jīng)元,是一個可以接受不同信息但是只輸出一種信息的結(jié)構(gòu)單位。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)相似的是具有自我修改能力,它可以同時接收大量的數(shù)據(jù)并進行統(tǒng)一的分析處理,進而輸出相應(yīng)的處理結(jié)果。這就使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有了高度容錯性、高度并行性、自我修改性、學(xué)習(xí)性以及高度復(fù)雜性,也正是由于這些特性才使的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠及時準確的查明電梯故障原因并得出故障解決方案。電梯故障診斷中應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為三個層次:輸入層、接收外部信號或者是電梯自我檢測信息(如載重信息);隱含層、對接收到了大量數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的分析處理;輸出層、將記錄著動作命令的數(shù)據(jù)傳送出來。在電梯出現(xiàn)故障時,首先可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速確定故障發(fā)生在哪一層達到節(jié)約時間的目的。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會因為收斂速度過于慢、訓(xùn)練強度太大或者是選擇的網(wǎng)絡(luò)模型不好等問題導(dǎo)致診斷結(jié)果受到影響。

        三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在電梯故障診斷中的應(yīng)用分類

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)成為了如今電梯故障診斷中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)模型,相比于傳統(tǒng)方式它具有診斷速度快、故障原因命中率高的優(yōu)點,因此引起了各方面專業(yè)人士的強烈關(guān)注,并在他們的不懈努力下得到了發(fā)展與創(chuàng)新。它跨越多個專業(yè)領(lǐng)域、通過對各種復(fù)雜的高難度工作的不斷的發(fā)展與改進出現(xiàn)了越來越多的應(yīng)用模型,下面主要介紹了當(dāng)前應(yīng)用最普遍的BP網(wǎng)絡(luò)模型,并且簡單的引入并介紹了近年來新興的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        (一)BP網(wǎng)絡(luò)模型

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的一種,它多應(yīng)用的誤差反向傳播算法使其在模式識別、診斷故障、圖像識別以及管理系統(tǒng)方面具有相對先進性?;贐P網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷技術(shù)就是通過學(xué)習(xí)故障信息、診斷經(jīng)驗并不斷訓(xùn)練,并將所學(xué)到的知識利用各層次之間節(jié)點上的權(quán)值從而表達出來。BP網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的主要診斷步驟主要可以分為三步。第一步:對輸入輸出的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間。第二步:建立BP網(wǎng)絡(luò)模型,訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)模型。第三:通過已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型對原來的樣本進行全面的檢測。算法步驟:a、在一定的取值范圍內(nèi)對數(shù)據(jù)進行初始化;b、確定輸入值數(shù)值大小,計算出預(yù)期輸出量;c、用實際輸出的值減去上一步得到的數(shù)值;d、將上一步得到的誤差分配到隱含層,從而計算出隱含層的誤差;e、修正輸出層的權(quán)值和閾值,修正隱含層的權(quán)值;f、修正隱含層的閾值,修正隱含層和輸入層的權(quán)值。

        (二)遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        遺傳算法運用了生物界的優(yōu)勝劣汰、適者生存的思想對復(fù)雜問題進行優(yōu)化,適用于復(fù)雜的故障,起到了優(yōu)化簡化問題的作用。對局部數(shù)據(jù)進行詳細的分析是小波法最大的特點,所以它被譽為“數(shù)字顯微鏡”。遺傳算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是運用小波進行分解的方法分解模擬故障信號,將得到的數(shù)據(jù)進行歸一化,將歸一化后的數(shù)值輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中。它融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析和遺傳算法三者所有的優(yōu)點。基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷的一般步驟為:測試節(jié)點信號采樣、小波分解、故障特征量提取、歸一化得到訓(xùn)練樣本集、遺傳算法優(yōu)化、得到故障類型。遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在故障原因復(fù)雜、數(shù)據(jù)信息量巨大的電梯系統(tǒng)的應(yīng)用中能夠發(fā)揮更大的作用。

        (三)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是創(chuàng)新性的將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論結(jié)合到一起。它采用了廣義的方向推理和廣義的前向推理兩種推理方式。與其它兩種模型不同的是,它的語言邏輯、判斷依據(jù)和結(jié)論都是模糊的。但是它的數(shù)據(jù)處理能力還有自我學(xué)習(xí)能力并沒有因此而變差,反而更加豐富了它的定性知識的內(nèi)容。在處理實際問題的過程中,首先要建立所有可能發(fā)生的故障的完整集合,其次將所有的故障發(fā)生原因歸入到同一個集合中去,最后就是建立故障和原因的關(guān)系矩陣。分別叫做模糊故障集、模糊原因集、模糊關(guān)系矩陣。相較于BP網(wǎng)絡(luò)模型,這種模型更加的簡單易行,充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的優(yōu)點,不會因為故障原因過于復(fù)雜而失去診斷的準確性,在原本豐富定性知識和強大數(shù)據(jù)處理能力的基礎(chǔ)上具有了很大的自我訓(xùn)練能力。

        結(jié)語

        綜上所述,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以應(yīng)用于復(fù)雜多模式的故障診斷并且既可以用于實時監(jiān)測也可以進行離線診斷,在系統(tǒng)模式非常復(fù)雜或者根本不知道系統(tǒng)模式的情況都可以應(yīng)用,這些特點恰恰解決了傳統(tǒng)方法中最最難以解決的問題,它的應(yīng)用提高了電梯故障的診斷速度和準確度,保證了電梯運行的安全性。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)點很多,但是在實際生活中的應(yīng)用還很少,因此還需要不斷的進行改進完善。同時還要注意將集中診斷方法融合到一起,例如穩(wěn)重提到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是集成應(yīng)用的典型代表。

        參考文獻

        [1]李睿.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其在電梯故障診斷中的應(yīng)用[J].科技資訊,2011,11:83.

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