段志梅，程加堂(紅河學院工學院，云南蒙自　661199)

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量子粒子群優(yōu)化算法在異步電機轉(zhuǎn)子機械故障診斷中的應用*

段志梅，程加堂
(紅河學院工學院，云南蒙自661199)

摘要:為了提高異步電機轉(zhuǎn)子機械故障診斷的準確性，引入了一種基于量子粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(QPSO-BP)的診斷方法。以轉(zhuǎn)子機械故障為研究對象，利用量子粒子群算法(QPSO)來優(yōu)化BP網(wǎng)絡的權、閾值參數(shù)，并最終實現(xiàn)了轉(zhuǎn)子機械故障診斷模型的構建。仿真實例表明，基于QPSO-BP的故障診斷方法，能有效識別異步電機的轉(zhuǎn)子機械故障類型，較粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡算法(PSO-BP)具有更高的診斷準確率。

關鍵詞:量子粒子群優(yōu)化算法;神經(jīng)網(wǎng)絡;異步電機;故障診斷

程加堂(1976—)，男，碩士，副教授，研究方向為復雜系統(tǒng)建模、信息融合技術。

0　引言

異步電機是一種廣泛使用的動力設備，對其進行可靠的故障診斷，可以保證生產(chǎn)過程的安全高效［1］。然而，鑒于異步電機在發(fā)生轉(zhuǎn)子機械故障時，所采集的振動信號具有較強的非線性［2］，因此，采用傳統(tǒng)的故障診斷方法無法獲得較滿意的診斷效果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的非線性映射能力，已廣泛應用于故障診斷等領域［3-4］，但其往往存在易陷入局部極小等缺陷。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)簡單易行、易于實現(xiàn)，并成功用于神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)優(yōu)化中［5］，只是仍易遭受早熟收斂的困擾［6］。近年來，將量子計算(Quantum Computation，QC)與PSO算法結合起來，組成一種量子粒子群優(yōu)化算法(Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO)［7］，已成為一個嶄新的研究方向，并在城市電動汽車充電站優(yōu)化布局以及風電功率預測等領域［8-9］獲得了應用。基于此，本文將量子粒子群優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行融合［10］，以進行BP網(wǎng)絡權值和閾值參數(shù)的優(yōu)化，并隨之構建了異步電機的轉(zhuǎn)子機械故障診斷模型，最后通過實例驗證該方法的有效性。

1　量子粒子群優(yōu)化算法

在量子粒子群優(yōu)化算法［11］中，采用量子位的概率幅對粒子的當前位置進行編碼，方案表示為

其中:θij=2π×rnd，rnd為［0，1］之間的隨機數(shù);

i =1，2，…m，j =1，2，…D;

m——種群規(guī)模;

D——空間維數(shù)。

為了計算粒子目前位置的優(yōu)劣性，需要進行解空間的變換。記粒子i上第j個量子位為［μij，νij］T，則解空間的變換算式描述為

ai、bi——第i個粒子搜索范圍的上下限。

粒子位置的移動由量子旋轉(zhuǎn)門實現(xiàn)，并按式(4)進行更新:

式中:ω——慣性權重;

c1、c2——學習因子;

r1、r2——隨機值;

Δθij——粒子i在第j維的相位變化量;

Δθl——個體歷史最優(yōu)相位變化量;

Δθg——全局最優(yōu)相位變化量。

Δθl、Δθg的計算式如下:

為了增加種群的多樣性，避免算法出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象，用量子非門實現(xiàn)變異操作的過程描述為

此外，在QPSO算法中，慣性權重ω是一個重要的調(diào)節(jié)參數(shù)，可采用式(8)進行自適應調(diào)整，以實現(xiàn)算法在全局和局部搜索能力之間的平衡。

式中:ωmax、ωmin——對應于ω的最大、最小值。

2　電機故障診斷的算法實現(xiàn)過程

QPSO-BP算法實現(xiàn)的基本思想簡述如下:首先，初始化量子粒子群，如種群規(guī)模和空間維數(shù)等。其次，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值參數(shù)編碼為QPSO算法中的粒子位置向量，在經(jīng)過解空間變換后，以BP網(wǎng)絡均方誤差的倒數(shù)作為適應度評價函數(shù)，并得出初始的個體極值和全局極值。再次，對最優(yōu)適應度值進行評價，以使網(wǎng)絡輸出的均方誤差達到最小，從而獲得優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡權、閾值參數(shù)。最后，由優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對異步電機進行轉(zhuǎn)子機械故障診斷。具體實現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1　算法實現(xiàn)流程圖

3　算例分析

以異步電機的轉(zhuǎn)子機械故障［12-13］為研究對象，其型號為Y132M-4、額定轉(zhuǎn)速1 430 r/min。根據(jù)渦流傳感器所采集的水平及垂直方向上的振動信號，在經(jīng)過頻譜分析后，以6種轉(zhuǎn)子機械故障:不平衡、不對中、油膜振動、喘振、轉(zhuǎn)子徑向碰摩以及軸承座松動作為QPSO-BP算法的輸出向量，并用O1～O6表示，且在程序中分別定義編碼規(guī)則為［1 0 0 0 0 0］、［0 1 0 0 0 0］、［0 0 1 0 0 0］、［0 0 0 1 0 0］、［0 0 0 0 1 0］及［0 0 0 0 0 1］。以8個頻段(0.1～0.39) f、(0.4～0.49) f、0.5 f、(0.51～0.99) f、f、2 f、奇倍頻和偶倍頻上的頻譜峰值作為算法的輸入特征向量，依此建立QPSO-BP模型并進行異步電機的轉(zhuǎn)子機械故障診斷。

在進行仿真試驗時，QPSO-BP算法的主要參數(shù)設置為: BP神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構為8-12-6，輸入層至輸出層的激勵函數(shù)分別為tansig和logsig，訓練函數(shù)trainlm，訓練次數(shù)600，學習率0.1，誤差因子10－5，種群規(guī)模10，慣性權重ωmax= 0.9、ωmin=0.6，學習因子c1= c2=2，迭代次數(shù)25，變異概率pm= 0.05。根據(jù)訓練樣本，分別構建基于QPSO-BP算法和PSO-BP算法的異步電機轉(zhuǎn)子機械故障診斷模型。其網(wǎng)絡訓練過程誤差變化以及適應度函數(shù)變化曲線分別如圖2～3所示。

圖2　網(wǎng)絡訓練過程誤差變化曲線

圖3　適應度函數(shù)變化曲線

從圖2中可以看出，按照所預設的網(wǎng)絡誤差因子10－5，QPSO-BP算法在經(jīng)過10次訓練后，其訓練誤差為2.88 306×10－6，滿足預設精度要求，且誤差變化過程曲線較平滑。同時，由圖3可見，對于QPSO算法，在迭代3次左右時，適應度函數(shù)曲線出現(xiàn)了一段幾乎不變的區(qū)域，說明算法此時陷入了局部最優(yōu)。然而，由于采用基于量子位概率幅的編碼機制擴展了種群的遍歷性，以及利用變異操作增加了粒子的多樣性，在迭代11次時，QPSO算法快速跳出局部最優(yōu)區(qū)域并繼續(xù)搜索全局最優(yōu)解，適應度函數(shù)值最終達到了約2 400。PSO算法在迭代22次時，適應度值穩(wěn)定在1 000左右，僅為QPSO算法的41.7%。另外，鑒于本文中適應度函數(shù)選取為BP神經(jīng)網(wǎng)絡均方誤差的倒數(shù)，適應度函數(shù)值越大，說明網(wǎng)絡輸出的誤差越小。綜上所述，基于QPSO-BP算法的故障診斷模型在尋優(yōu)能力及優(yōu)化效率方面均優(yōu)于PSO-BP算法。

根據(jù)測試樣本數(shù)據(jù)，將訓練后的QPSO-BP網(wǎng)絡對異步電機進行故障診斷，并與PSO-BP算法的診斷結果進行對比，部分比較結果如表1所示。根據(jù)所預設的編碼規(guī)則，QPSO-BP算法的輸出結果與其更為接近。同時，經(jīng)過計算，QPSO-BP算法的平均絕對誤差為0.23%，遠遠低于PSO-BP算法的4.37%。因此，基于QPSO-BP算法的異步電機轉(zhuǎn)子機械故障診斷模型具有較高的診斷準確性。

表1　輸出結果比較(部分)

為了進一步檢測QPSO-BP算法的診斷性能，將18組異步電機轉(zhuǎn)子機械故障診斷的測試樣本數(shù)據(jù)分別用QPSO-BP和PSO-BP模型進行驗證分析。其診斷正確率的統(tǒng)計結果如表2所示?？梢?，對該18組測試樣本，QPSO-BP算法診斷結果的正確率為94.44%。PSO-BP算法出現(xiàn)了2次誤診情況，正確率僅為88.89%，由此說明，較PSOBP模型而言，QPSO-BP算法可有效提高異步電機轉(zhuǎn)子機械故障診斷結果的正確率。

表2　診斷結果統(tǒng)計

4　結語

(1)量子粒子群優(yōu)化算法擴展了各粒子在解空間的遍歷能力，并增加了種群的多樣性，在一定程度上避免了算法陷入局部最優(yōu)，進而提高了其全局尋優(yōu)能力及優(yōu)化效率。

(2)將QPSO算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡結合起來，并構建了異步電機的轉(zhuǎn)子機械故障診斷模型。實例表明，較PSO-BP算法而言，該方法具有良好的故障分類能力，可以對異步電機轉(zhuǎn)子機械故障進行有效的診斷。

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檢測報告作廢聲明

上海電科系統(tǒng)能效檢測有限公司出具的報告編號為WY15-024-078、WY15-024-079、WY15-036-131 和WY15-036-132的電機檢測報告已作廢。

特此聲明

上海電科系統(tǒng)能效檢測有限公司

2016年2月25日

Application of Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm in Fault Diagnosis for Asynchronous Motor

DUAN Zhimei，CHENG Jiatang
(College of Engineering Honghe University，Mengzi 661199，China)

Abstract:In order to improve the accuracy of asynchronous motor fault diagnosis，a method of quantum particle swarm optimized BP neural network (QPSO-BP) was proposed.Taking the rotor fault for the study，the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm was used to optimize the weight and threshold parameters of BP neural network，ultimately the asynchronous motor fault diagnosis model was established.The simulation showed that QPSOBP algorithm can effectively identify the type of fault asynchronous motor，and had a higher diagnostic accuracy compared with particle swarm optimized BP neural network (PSO-BP).

Key words:quantum particle swarm optimization (QPSO) ; neural network; asynchronous motor; fault diagnosis

收稿日期:2015-09-02

作者簡介:段志梅(1980—)，女，碩士，講師，研究方向為智能控制。

*基金項目:云南省教育廳科研基金資助項目(2014Y458)

中圖分類號:TM 307

文獻標志碼:A

文章編號:1673-6540(2016) 03-0089-04