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

        2015-05-30 03:37:39韓寧
        大東方 2015年9期
        關(guān)鍵詞:基本原理實(shí)際應(yīng)用故障診斷

        韓寧

        摘 要:文章介紹了電梯的運(yùn)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(xì)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(jiǎn)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(shí)際應(yīng)用

        目前,國(guó)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(yàn)以及簡(jiǎn)單的診斷儀器已經(jīng)不能夠及時(shí)的解決復(fù)雜的電梯故障問(wèn)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(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)也可以進(jìn)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(diǎn)恰恰解決了傳統(tǒng)方法中最最難以解決的問(wèn)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(shí)準(zhǔn)確的查明故障原因進(jìn)一步及時(shí)的解決問(wèn)題,保證乘客的人身安全。

        一、電梯的運(yùn)行原理和電梯故障的特點(diǎn)

        只有清楚地了解電梯控制系統(tǒng)的運(yùn)行原理才能夠及時(shí)準(zhǔn)確的診斷出電梯故障原因,因此清楚的了解電梯運(yùn)行原理,每一個(gè)電梯維修人員必須要做到。電梯運(yùn)行過(guò)程總體上可分為以下幾個(gè)階段:①登記層外召喚信號(hào)和登記內(nèi)選指令階段;②電梯門關(guān)閉或者電梯按照系統(tǒng)指令停運(yùn)階段;③啟動(dòng)階段;④在到達(dá)信號(hào)記錄的樓層前進(jìn)行減速制動(dòng);⑤平層開(kāi)門階段。在整個(gè)過(guò)程中電梯需要從外界接收信號(hào)并處理,然后完成相應(yīng)的指令或者輸出信號(hào),由此可以將電梯看作是一個(gè)完整的獨(dú)立的系統(tǒng),只需要外界給予相應(yīng)的信號(hào)就可以自動(dòng)的做出動(dòng)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(diǎn)。

        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(gè)個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元相互連接進(jìn)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(jiǎn)單的處理單元相互連接形成的復(fù)雜的智能系統(tǒng)。單獨(dú)的處理單元類似于一個(gè)神經(jīng)元,是一個(gè)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(shí)接收大量的數(shù)據(jù)并進(jìn)行統(tǒng)一的分析處理,進(jìn)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(cuò)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(shí)準(zhǔn)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(gè)層次:①輸入層,接收外部信號(hào)或者是電梯自我檢測(cè)信息(如載重信息);②隱含層,對(duì)接收到了大量數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析處理;③輸出層,將記錄著動(dòng)作命令的數(shù)據(jù)傳送出來(lái)。在電梯出現(xiàn)故障時(shí),首先可以通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速確定故障發(fā)生在哪一層達(dá)到節(jié)約時(shí)間的目的。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)因?yàn)槭諗克俣冗^(guò)于慢、訓(xùn)練強(qiáng)度太大或者是選擇的網(wǎng)絡(luò)模型不好等問(wèn)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(diǎn),因此引起了各方面專業(yè)人士的強(qiáng)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(gè)專業(yè)領(lǐng)域、通過(guò)對(duì)各種復(fù)雜的高難度工作的不斷的發(fā)展與改進(jìn)出現(xiàn)了越來(lái)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(jiǎn)單的引入并介紹了近年來(lái)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。

        1.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(shí)別、診斷故障、圖像識(shí)別以及管理系統(tǒng)方面具有相對(duì)先進(jìn)性。基于BP網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷技術(shù)就是通過(guò)學(xué)習(xí)故障信息、診斷經(jīng)驗(yàn)并不斷訓(xùn)練,并將所學(xué)到的知識(shí)利用各層次之間節(jié)點(diǎn)上的權(quán)值從而表達(dá)出來(lái)。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(duì)輸入輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)原來(lái)的樣本進(jìn)行全面的檢測(cè)。算法步驟:①在一定的取值范圍內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化;②確定輸入值數(shù)值大小,計(jì)算出預(yù)期輸出量;③用實(shí)際輸出的值減去上一步得到的數(shù)值;④將上一步得到的誤差分配到隱含層,從而計(jì)算出隱含層的誤差;⑤修正輸出層的權(quán)值和閾值,修正隱含層的權(quán)值;⑥修正隱含層的閾值,修正隱含層和輸入層的權(quán)值。

        2.遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        遺傳算法運(yùn)用了生物界的優(yōu)勝劣汰、適者生存的思想對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化,適用于復(fù)雜的故障,起到了優(yōu)化簡(jiǎn)化問(wèn)題的作用。對(duì)局部數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析是小波法最大的特點(diǎn),所以它被譽(yù)為“數(shù)字顯微鏡”。遺傳算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是運(yùn)用小波進(jìn)行分解的方法分解模擬故障信號(hào),將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)。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(cè)試節(jié)點(diǎn)信號(hào)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。

        3.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(yǔ)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(méi)有因此而變差,反而更加豐富了它的定性知識(shí)的內(nèi)容。在處理實(shí)際問(wèn)題的過(guò)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(gè)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(jiǎn)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(diǎn),不會(huì)因?yàn)楣收显蜻^(guò)于復(fù)雜而失去診斷的準(zhǔn)確性,在原本豐富定性知識(shí)和強(qiáng)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。

        四、結(jié)束語(yǔ)

        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(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)也可以進(jìn)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(diǎn)恰恰解決了傳統(tǒng)方法中最最難以解決的問(wèn)題,它的應(yīng)用提高了電梯故障的診斷速度和準(zhǔn)確度,保證了電梯運(yùn)行的安全性。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)很多,但是在實(shí)際生活中的應(yīng)用還很少,因此還需要不斷的進(jìn)行改進(jìn)完善。同時(shí)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(xiàn):

        [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.

        [2]梁峻平.電梯故障診斷中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用[J].科技與企業(yè),2014,23.

        (作者單位:內(nèi)蒙古通遼市特種設(shè)備檢驗(yàn)所)

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