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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重設(shè)備安全評(píng)估研究

        2016-08-01 03:36:11黃靈峰侯振寧劉劍鋒田洪根
        中國(guó)設(shè)備工程 2016年1期
        關(guān)鍵詞:安全評(píng)估評(píng)估指標(biāo)

        黃靈峰 侯振寧 劉劍鋒 田洪根

        (山東省特種設(shè)備檢驗(yàn)研究院泰安分院,山東 泰安 271000)

        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重設(shè)備安全評(píng)估研究

        黃靈峰侯振寧劉劍鋒田洪根

        (山東省特種設(shè)備檢驗(yàn)研究院泰安分院,山東泰安271000)

        摘要:分析了橋式起重設(shè)備在工程應(yīng)用中的不安全因素,建立安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。依據(jù)Elm an神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理能力及對(duì)歷史數(shù)據(jù)的敏感,建立基于Elm an神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備安全評(píng)估模型,應(yīng)用于起重設(shè)備安全評(píng)估。

        關(guān)鍵詞:起重設(shè)備;安全評(píng)估;評(píng)估指標(biāo);Elm an神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        起重設(shè)備屬于國(guó)家明確規(guī)定的涉及人身和財(cái)產(chǎn)安全,具有較大危險(xiǎn)性的特種設(shè)備,國(guó)家對(duì)其有強(qiáng)制性的定期檢驗(yàn)要求。近年來(lái),隨著工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,起重機(jī)的數(shù)量快速增長(zhǎng),同時(shí)安全事故也不斷增加。目前,在役起重設(shè)備主要由特種設(shè)備檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)采取定檢(通常周期為1~2年)的方式來(lái)保障使用過(guò)程安全,定期檢驗(yàn)自動(dòng)化水平低,只能得出“合格”或“不合格”結(jié)論;單臺(tái)設(shè)備檢驗(yàn)時(shí)間有限,沒(méi)有獲得起重設(shè)備以往累積的應(yīng)變、振動(dòng)等運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),無(wú)法精確評(píng)估起重設(shè)備當(dāng)前的安全等級(jí)、進(jìn)行安全預(yù)警及設(shè)備的剩余疲勞壽命預(yù)測(cè);而且起重設(shè)備始終處于動(dòng)態(tài)使用過(guò)程,一次性人工檢驗(yàn)難以從根本上發(fā)現(xiàn)安全隱患以及杜絕安全事故的發(fā)生。安全評(píng)估是對(duì)傳感測(cè)量或人工記錄的數(shù)據(jù)提取特征值,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后,利用各種安全評(píng)估算法對(duì)起重機(jī)的健康狀況進(jìn)行安全評(píng)估。有效的安全評(píng)估可以準(zhǔn)確了解當(dāng)前設(shè)備的健康狀態(tài),對(duì)設(shè)備的健康狀態(tài)做出正確的評(píng)級(jí),為設(shè)備的維保提供技術(shù)支持和決策參考。T SGQ7015《起重機(jī)械定期檢驗(yàn)規(guī)則》第十四條規(guī)定:“對(duì)于使用時(shí)間超過(guò)15年以上、處于嚴(yán)重腐蝕環(huán)境(如海邊、潮濕地區(qū)等)或者強(qiáng)風(fēng)區(qū)域、使用頻率高的大型起重機(jī)械,應(yīng)當(dāng)根據(jù)具體情況有針對(duì)性地增加其他檢驗(yàn)手段,必要時(shí)根據(jù)大型起重機(jī)械實(shí)際安全狀況和使用單位安全管理水平能力,進(jìn)行安全評(píng)估。”2014年1月1日起施行的《特種設(shè)備安全法》第四十八條規(guī)定:達(dá)到設(shè)計(jì)使用年限可以繼續(xù)使用的,應(yīng)當(dāng)要求通過(guò)檢驗(yàn)或安全評(píng)估??梢?jiàn),對(duì)起重設(shè)備,尤其是服役周期長(zhǎng)、負(fù)荷大、頻率高、冶金等危險(xiǎn)環(huán)境的起重設(shè)備進(jìn)行安全評(píng)估具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        一、起重設(shè)備安全評(píng)估指標(biāo)

        安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇是起重設(shè)備安全評(píng)估的基礎(chǔ),直接影響計(jì)算過(guò)程的復(fù)雜程度和評(píng)估效果的好壞。根據(jù)起重設(shè)備的結(jié)構(gòu)、故障率統(tǒng)計(jì)、故障對(duì)安全的影響程度,本文以橋式起重設(shè)備為例,依據(jù)安全評(píng)估指標(biāo)體系建立的基本原則,建立安全評(píng)估指標(biāo)體系,如圖1所示。評(píng)價(jià)系統(tǒng)分為3個(gè)級(jí)別,第3級(jí)別為各子系統(tǒng)組成部分,該級(jí)每個(gè)故障建立輸入特征向量。把得到的特征向量作為Elman網(wǎng)絡(luò)的輸入,特征向量的不同就反映了各種影響因素與結(jié)果之間的差異性。

        圖1 安全評(píng)估指標(biāo)體系

        二、基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)估模型

        1.Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型

        Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與常見(jiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同,它是一種典型的局部回歸網(wǎng)絡(luò),具有上下文層,即在前饋網(wǎng)絡(luò)的隱含層中增加一個(gè)承接層,作為一步延時(shí)算子,將隱含層前一時(shí)刻的輸出反饋到當(dāng)前時(shí)刻的輸入,達(dá)到記憶的目的。這種反饋連接使Elman網(wǎng)絡(luò)能夠檢測(cè)隨時(shí)間變化的序列信息,從而使系統(tǒng)具有適應(yīng)時(shí)變特性的能力,能直接反映動(dòng)態(tài)過(guò)程系統(tǒng)的特性。此外,Elman網(wǎng)絡(luò)還具有如下特點(diǎn):能夠以任意精度逼近任意非線性映射;不必考慮外部噪聲對(duì)系統(tǒng)影響的具體形式。

        它的主要結(jié)構(gòu)是前饋連接,包括輸入層、隱含層、輸出層、關(guān)聯(lián)層(或聯(lián)系單元層),如圖2所示。輸入層、隱含層、輸出層連接為前饋網(wǎng)絡(luò),關(guān)聯(lián)層從隱含層接收反饋信號(hào),每一個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)層節(jié)點(diǎn)連接。關(guān)聯(lián)層的作用是通過(guò)聯(lián)接記憶將上一個(gè)時(shí)刻的隱層狀態(tài)連同當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)輸入一起作為隱層的輸入。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)在于隱含層的輸出經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)層的存儲(chǔ)和延時(shí),自聯(lián)到隱含層的輸入,使得對(duì)歷史數(shù)據(jù)有敏感性,反饋性能大大增強(qiáng),提高處理動(dòng)態(tài)信息的能力,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)建模。

        圖2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程是一個(gè)不斷調(diào)整權(quán)值的過(guò)程,Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用BP算法來(lái)修正權(quán)值,使用均方誤差函數(shù)E(ω)作為其學(xué)習(xí)指標(biāo)函數(shù),通過(guò)學(xué)習(xí)和調(diào)整,使均方誤差函數(shù)E(ω)達(dá)到最小。

        2.結(jié)構(gòu)參數(shù)

        在模型中采用單隱層的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Elman網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元為輸入的評(píng)估特征向量T=[T1,T2,……,Tn]。假設(shè)有4種評(píng)估結(jié)果,即Elman網(wǎng)絡(luò)的期望輸出Y=[Y1,Y2,Y3,Y4],分別定義為優(yōu)[1,0,0,0]、良[0,1,0,0]、中[0,0,1,0]、差[0,0,0,1]。

        3.評(píng)估流程

        評(píng)估流程如下:(1)隨機(jī)選擇一定數(shù)量的各種評(píng)估結(jié)果類型的訓(xùn)練樣本;(2)由訓(xùn)練樣本和待評(píng)估樣本構(gòu)造特征向量;(3)把訓(xùn)練樣本的特征向量輸入到Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,指導(dǎo)達(dá)到目標(biāo)誤差的要求;(4)把待評(píng)估樣本的特征向量輸入到訓(xùn)練好的Elman網(wǎng)絡(luò)中,進(jìn)行安全評(píng)估;(5)將評(píng)估得到的輸出向量與訓(xùn)練時(shí)的目標(biāo)輸出向量相比較,確定評(píng)估結(jié)果類型。

        根據(jù)指標(biāo)體系分類,構(gòu)造各個(gè)特征向量,建立特征向量與評(píng)估結(jié)果類型之間的映射,采用起重設(shè)備實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,訓(xùn)練和確定評(píng)估模型。建立安全評(píng)估模型的流程如圖3所示。

        圖3 安全評(píng)估流程圖

        三、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例

        采集向量數(shù)據(jù)200個(gè),分為4類,分別為優(yōu)50個(gè)、良50個(gè)、中50個(gè)、差50個(gè)。每一類別抽取10個(gè)共40個(gè)用于樣本訓(xùn)練,每個(gè)類別內(nèi)的其余40個(gè)共160個(gè)用于測(cè)試。輸入特征向量=[T1,T2,……,Tn],相應(yīng)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元定為7,網(wǎng)絡(luò)的輸入向量范圍[0,1],隱藏層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)tansig,輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型對(duì)數(shù)函數(shù)logsig,這是由于輸出模式為0—1,正好滿足網(wǎng)絡(luò)的輸出要求。網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)采用traingdx,權(quán)值學(xué)習(xí)函數(shù)使用梯度下降動(dòng)量學(xué)習(xí)函數(shù)learngdm,隱藏層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)定為7,網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)為500,訓(xùn)練目標(biāo)為0.01。

        為提高評(píng)估的可信度,規(guī)定輸出向量中3個(gè)元素最大者的值超過(guò)0.7即被認(rèn)為輸出有效,否則認(rèn)為輸出不理想而不納入評(píng)估正確的范疇;如果最大值超過(guò)0.7且其評(píng)估結(jié)論與原評(píng)估的結(jié)論不符,則被認(rèn)為是誤判。表1給出了待評(píng)估的部分測(cè)試樣本及對(duì)應(yīng)評(píng)估結(jié)果,表2為所有檢驗(yàn)樣本的測(cè)試結(jié)果,可以看出,該網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試樣本總數(shù)為160,其中“優(yōu)”評(píng)估結(jié)論中有2個(gè)結(jié)果不理想;“良”評(píng)估結(jié)論中有3個(gè)結(jié)果不理想;“中”評(píng)估結(jié)論中有2個(gè)結(jié)果不理想;“差”評(píng)估結(jié)論中有1個(gè)結(jié)果不理想,可以看出,總體的評(píng)估正確率達(dá)92.5%。

        表1 部分測(cè)試樣本的評(píng)估結(jié)果

        表2 檢驗(yàn)樣本的評(píng)估結(jié)果

        四、結(jié)語(yǔ)

        本文建立了起重設(shè)備的安全評(píng)估指標(biāo)體系,提出基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)估方法,具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力,可以再現(xiàn)評(píng)估專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和直覺(jué)思維,較好地保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]王還枝.起重機(jī)安全技術(shù)[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2004.

        [2]侯振寧,武軍.橋式起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究[J].中國(guó)儀器儀表,2015(6):47-49.

        [3]張德豐.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.

        中圖分類號(hào):X943

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B

        文章編號(hào):1671-0711(2016)01-0050-03

        收稿日期:(2014-12-16)

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