董 昱,陳 星
(蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)
鐵路是人們出行、旅游必不可少的一種交通工具,時(shí)時(shí)刻刻與人民的生活緊密相關(guān)。鐵路運(yùn)輸又涉及到安全,為此需要更加可靠的運(yùn)行來(lái)保證人們的生命安全。中國(guó)鐵路普遍采用ZPW-2000型無(wú)絕緣移頻軌道電路,ZPW-2000軌道電路的正常運(yùn)行直接關(guān)乎鐵路的運(yùn)輸效率。目前,現(xiàn)場(chǎng)對(duì)于軌道電路的故障處理仍然是根據(jù)工作人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行診斷,這便導(dǎo)致故障處理速率較慢,工作效率較低,從而影響行車效率,并且使維修人員工作量增大,容易診斷出錯(cuò)。因此,利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行故障診斷變得越來(lái)越重要。
近幾年,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出將智能算法和計(jì)算機(jī)相結(jié)合進(jìn)行軌道電路故障診斷,來(lái)提高軌道電路故障診斷的效率。文獻(xiàn)[1]在車站信號(hào)設(shè)備故障的維修中引入專家系統(tǒng)進(jìn)行故障的判別。文獻(xiàn)[2]對(duì)于軌道電路常見(jiàn)的電容及道砟故障情況,利用遺傳的理念進(jìn)行判別。文獻(xiàn)[3]將常見(jiàn)的幾種軌道電路故障,通過(guò)模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,進(jìn)行診斷并對(duì)其驗(yàn)證。文獻(xiàn)[4]將模糊故障診斷法、遺傳算法和灰色算法相結(jié)合,并建立模型,對(duì)ZPW-2000軌道電路進(jìn)行診斷。文獻(xiàn)[5]直接將軌道電路復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分解為許多小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組態(tài),并對(duì)常見(jiàn)的6種故障進(jìn)行診斷。
本文以ZPW-2000軌道電路的故障作為對(duì)象進(jìn)行研究,對(duì)其所產(chǎn)生的故障類別、特征以及原因進(jìn)行分析,并利用粗糙集理論中的屬性約減提取特征屬性,利用遺傳算法對(duì)模糊認(rèn)知圖權(quán)值進(jìn)行求解,建立故障診斷模型,進(jìn)行軌道電路故障診斷。
ZPW-2000軌道電路原理如圖1所示。ZPW-2000軌道電路通過(guò)發(fā)送器發(fā)送信息,并沿著軌道傳輸,一部分信息通過(guò)主軌道送到接收端的接收器,并檢查所屬調(diào)諧區(qū)短小軌道電路狀態(tài)(XGJ、XGJH)條件,另一部分信息通過(guò)小軌道傳送給相鄰區(qū)段的接收器,并向本區(qū)段提供小軌道電路狀態(tài)(XG、XGH)條件。
圖1 ZPW-2000軌道電路原理
依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)提供的故障數(shù)據(jù)資料,同時(shí)查閱關(guān)于ZPW-2000軌道電路故障診斷的文獻(xiàn)資料,得到一些常見(jiàn)的故障類別見(jiàn)表1。
表1 ZPW-2000A軌道電路設(shè)備故障
依據(jù)ZPW-2000軌道電路各設(shè)備工作原理和電壓特性,并通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)維修人員經(jīng)驗(yàn)分析,得到如表2所示的軌道電路故障原始特征參數(shù)。
表2 軌道電路故障原始特征參數(shù)
屬性約簡(jiǎn)RS(Reduction Attribute)是屬于粗糙集理論中的重要部分,它通過(guò)對(duì)主要屬性的分析,去除原始數(shù)據(jù)中的不必要屬性,保留盡可能少的屬性,同時(shí)保證原始數(shù)據(jù)的分類能力不變。
定義1信息系統(tǒng):S=(U,R,V,f)是一個(gè)四元組,其中,U={x1,x2,…,xn}為論域;R=C∪D為有限的非空集合,C為條件屬性,C={c1,c2,…,cm},D為決策屬性;V為所有屬性的集合;f為決策函數(shù),即f:U×R→V,代表論域U中每個(gè)對(duì)象x的屬性值,即f(xi,ri)∈vi。稱S為信息系統(tǒng)[6]。
定義2相容度:設(shè)(C,D)為信息系統(tǒng)中的一個(gè)CD算法,屬性ai的相容度為kai,若kai=1,說(shuō)明算法相容,若kai≠1,說(shuō)明D部分依賴于C,則D對(duì)C的依賴度為kai,即為相容度,其計(jì)算式定義為[7]
( 1 )
式中:POSC-{ai}(D)為去除屬性a后算法的正區(qū)域。
定義3設(shè)決策表S=(U,R,V,f),差別矩陣為M=(mij),mij是差別矩陣中第i行第j列的元素,f(x)為屬性a上的值,D(x)為D上的值。差別矩陣中的元素定義為[8]
( 2 )
式中:i=1,2,…,n;j=1,2,…,m。
主分量啟發(fā)式算法主要是分量函數(shù)的構(gòu)造,而這個(gè)分量函數(shù)通過(guò)差別矩陣得出,屬性a的分量函數(shù)為[9]
( 3 )
式中:count(ai)為屬性ai出現(xiàn)的次數(shù);card為集合基數(shù);當(dāng)ai∈mij時(shí),tai=1,當(dāng)ai?mij時(shí),tai=0。
由于通過(guò)差別矩陣來(lái)獲取核屬性時(shí)很難得到,本文依據(jù)相容度和主分量啟發(fā)式算法來(lái)進(jìn)行屬性約減,其具體過(guò)程為:
輸入:信息系統(tǒng)S=(U,R=C∪D,V,f),參數(shù)kai,fmc(ai)。
輸出:最優(yōu)約簡(jiǎn)集合。
步驟1根據(jù)式( 1 ),得出屬性集合中每個(gè)屬性的kai。
步驟2在上一步得到的每個(gè)屬性的相容度中選出kai≠1的屬性,并記為Core(P)={ai|kai≠1},作為其核屬性集合。
步驟3對(duì)kai=1的屬性,執(zhí)行如下過(guò)程:
(1)利用式( 2 )求解M,并計(jì)算相對(duì)核,如果不存在,以步驟2計(jì)算得到的核屬性為準(zhǔn)。
(2)利用上一步得出的每個(gè)分量值,選出mij≠0的值代入M*,M*={mij|mij∩Core=?,mij≠0,?i,j}。
(3)對(duì)M*中的每個(gè)值進(jìn)行從大到小的排序。
(4)依據(jù)上一步所得到的排序,選取前n個(gè)值放到Core(P)中,作為核屬性。若fmc(ai)相等,則去掉其他的屬性。若只選取前n個(gè)值,則所得到屬性為主分量。
(5)輸出最優(yōu)約簡(jiǎn)集合。
通過(guò)屬性約簡(jiǎn)得到的最終特征參數(shù)見(jiàn)表3。表3列出了15組數(shù)據(jù)樣本信息。其中編號(hào)T1為主軌道輸入電壓,T2為小軌道輸入電壓,T3為軌出1電壓,T4為軌出2電壓,T5為XG電壓,T6為發(fā)送功出電壓。
表3 經(jīng)特征提取后的部分樣本信息
模糊認(rèn)知圖FCM(Fuzzy Cognitive Maps)是具備模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩大特性的一種在認(rèn)知理論基礎(chǔ)上進(jìn)行推理表示的方法,依據(jù)圖論的理念,將每個(gè)屬性表示成節(jié)點(diǎn)連接圖的形式,具有很強(qiáng)的推理能力。
定義4模糊認(rèn)知圖M=(C,W,A,f)是一個(gè)四元組,其中C={c1,c2,…,cn}是有向圖的頂點(diǎn)集合,設(shè)ci為原因節(jié)點(diǎn),cj為結(jié)果節(jié)點(diǎn),則(ci,cj)→wij為一個(gè)映射關(guān)系,wij表示概念節(jié)點(diǎn)ci對(duì)cj的權(quán)重;將wij所構(gòu)成的矩陣W=(wij)n×n,稱為鄰接矩陣;Aci(t)表示ci在t時(shí)刻的狀態(tài)值;f為激活函數(shù)。由此可知,F(xiàn)CM可以認(rèn)為是通過(guò)屬性節(jié)點(diǎn)相連的有向圖[10]。
通常在數(shù)據(jù)集系統(tǒng)中,我們可以將其中的數(shù)據(jù)分為類、類值、屬性和屬性值4種形式[11],因此,也可以用這4種形式來(lái)描述ZPW-2000的數(shù)據(jù)。將類別和特征參數(shù)作為模糊認(rèn)知圖的節(jié)點(diǎn),并建立模糊認(rèn)知圖模型,其示意圖如圖2所示。
圖2 FCM示意圖
圖2中T1、T2、T3、T4表示特征參數(shù)節(jié)點(diǎn),C1、C2、C3表示類別節(jié)點(diǎn),其相互之間的關(guān)系用權(quán)重來(lái)表示。
定義5基于故障類別與特征參數(shù)的FCM分類模型Model_class是一個(gè)五元組,Model_class={X,F(xiàn),L,E,Y},其中X為原始樣本,F(xiàn)為激活函數(shù),L為學(xué)習(xí)算法,E為推理原則,Y為最終類別。通過(guò)輸入X利用E進(jìn)行推理迭代,計(jì)算得到Y(jié)=f(x)。
由此得出的FCM分類器模型FCMCM(FCM Classifier Model)如圖3所示。
圖3 模糊認(rèn)知圖分類器模型
圖3中,T1,T2,T3,…,Tn為特征,C1,C2,C3,…,Cm為類型。
(1)激活函數(shù)
激活函數(shù)主要用于將節(jié)點(diǎn)的值變換到[0,1]上,當(dāng)選擇不一樣的F函數(shù)時(shí),會(huì)有不一樣的結(jié)果。常用的激活函數(shù)有3種,本文采用Sigmod函數(shù)作為激活函數(shù),其公式為[12]
( 4 )
試驗(yàn)中取λ的值為1。
(2)推理規(guī)則
FCM推理過(guò)程是將節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值輸入到模糊認(rèn)知圖中,并且將A(t)與M相乘,通過(guò)F獲得A(t+1),即為該節(jié)點(diǎn)在t+1時(shí)刻的狀態(tài)值。然而在每次變換迭代中將t+1的輸出作為t+2的輸入進(jìn)行循環(huán),直到趨于穩(wěn)定。其計(jì)算公式為[13]
( 5 )
(3)學(xué)習(xí)方法
學(xué)習(xí)方法主要是對(duì)于權(quán)值的學(xué)習(xí),本文中采用自適應(yīng)的遺傳算法對(duì)FCM進(jìn)行學(xué)習(xí)得到權(quán)重。適應(yīng)度g為
( 6 )
為了放大Error的值,避免適應(yīng)度函數(shù)的值集中在1附近,試驗(yàn)中取α的值為10。
FCM模擬值與實(shí)際值之間的誤差Error為
( 7 )
采用賭輪盤選擇法進(jìn)行個(gè)體選擇。
( 8 )
Pc為交叉算子,Pm為變異算子,利用這兩個(gè)自適應(yīng)算子保證交叉概率和變異概率的自適應(yīng)變化。當(dāng)種群個(gè)體趨向于收斂狀態(tài)時(shí),為防止種群過(guò)早成熟,需減小交叉概率,增大變異概率,當(dāng)種群個(gè)體趨向于發(fā)散狀態(tài)時(shí),則需要增大交叉概率,減小變異概率,使得算法趨向于收斂的趨勢(shì)[14]。交叉和變異概率為
( 9 )
(10)
式中:g′為適應(yīng)度大于個(gè)體平均適應(yīng)度的個(gè)體適應(yīng)度;g″為適應(yīng)度小于個(gè)體平均適應(yīng)度的個(gè)體適應(yīng)度;k1>0;k2<0。利用遺傳算法求解FCM權(quán)值,具體算法如下:
步驟2利用激活函數(shù)和推理規(guī)則計(jì)算節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻的模擬值[9]。
步驟3計(jì)算FCM模擬值與實(shí)際值之間的誤差。
步驟4計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度gi。
步驟5進(jìn)行選擇、交叉和變異。
步驟6利用總錯(cuò)誤率對(duì)算法進(jìn)行終止。
(11)
步驟7由于wij=0,有W=W′,得到W。
(4)FCM分類過(guò)程
模糊認(rèn)知圖的分類從本質(zhì)上說(shuō)是對(duì)原始樣本進(jìn)行迭代推理,當(dāng)整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí),所輸出的最大狀態(tài)值標(biāo)記則為所屬類別[15]。其過(guò)程為:
步驟1數(shù)據(jù)的歸一化。
(12)
式中:X為原始數(shù)據(jù);Xmin和Xmax為原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值;Xavg為目標(biāo)數(shù)據(jù)。
步驟2對(duì)FCM進(jìn)行學(xué)習(xí)得到權(quán)重。
步驟3根據(jù)上一步計(jì)算得到的權(quán)重,利用式( 5 )進(jìn)行迭代計(jì)算,輸出類節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值。
步驟4求取最大的類節(jié)點(diǎn)值,最大類節(jié)點(diǎn)值的下標(biāo)為該樣本所屬的類別。
RS-FCM分類流程如圖4所示,包括數(shù)據(jù)的輸入、數(shù)據(jù)歸一化、分類器的訓(xùn)練、測(cè)試以及對(duì)分類器進(jìn)行評(píng)價(jià)。
圖4 RS-FCM的軌道電路故障分類整體流程
具體過(guò)程為:
步驟1從現(xiàn)場(chǎng)所提供的故障數(shù)據(jù)中,經(jīng)過(guò)分析得到特征屬性,構(gòu)造軌道電路故障信息系統(tǒng)。
步驟2利用屬性約減進(jìn)行特征的提取。
步驟3對(duì)步驟1中信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,保證其處于[0,1]之間。
步驟4選取訓(xùn)練的集合和測(cè)試的集合。
步驟5對(duì)RS-FCM分類器訓(xùn)練,得到RS-FCM分類模型。
步驟6對(duì)步驟5中得到的分類器進(jìn)行測(cè)試。
步驟7對(duì)分類的結(jié)果進(jìn)行分析并評(píng)價(jià)。
實(shí)驗(yàn)中以現(xiàn)場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)為依據(jù),選擇主軌電壓、小軌電壓、軌出1電壓、軌出2電壓、發(fā)送器發(fā)送功出電壓、XG電壓、XGJ電壓、軌道繼電器電壓、發(fā)送電源值為原始特征參數(shù),建立信息系統(tǒng),其樣本數(shù)為145組,表3為部分的樣本信息。
其中,故障類型有F1~F8,共8種,正常類型為F0,其中F1~F8為表1中的故障類別標(biāo)號(hào),實(shí)驗(yàn)中將145組數(shù)據(jù)樣本(其中F0為30組,F(xiàn)1為12組,F(xiàn)2為20組,F(xiàn)3為15組,F(xiàn)4為15組,F(xiàn)5為13組,F(xiàn)6為10組,F(xiàn)7為16組,F(xiàn)8為14組)通過(guò)屬性約減得到特征屬性,并將其輸入RS-FCM進(jìn)行分類。在實(shí)驗(yàn)中可以將信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)劃分為3個(gè)子集,在訓(xùn)練時(shí)任意選取其中的兩個(gè)作為訓(xùn)練集合,另一個(gè)則作為測(cè)試集合使用,共進(jìn)行3次測(cè)試,選取3次的均值作為最終的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。
由于迭代次數(shù)過(guò)多或過(guò)少都會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度造成影響[15],為此,在0,50,100,150,200,250,300次迭代的情況下對(duì)分類器的平均準(zhǔn)確率進(jìn)行分析,并查看其收斂情況。圖5為不同迭代次數(shù)下的平均正確率。
圖5 不同迭代次數(shù)下的平均正確率
從圖5可知,當(dāng)算法迭代到200次左右時(shí),分類器逐漸變得平穩(wěn),為此本文選取的迭代次數(shù)為200次。
根據(jù)上述分析所選的200次迭代次數(shù),最終得到的故障識(shí)別率見(jiàn)表4。
表4 不同類型的FCMCM分類器故障識(shí)別率
由表4可知,利用RS-FCM分類器進(jìn)行故障診斷時(shí),每一種故障類別的識(shí)別率均在77%以上。
通過(guò)平均正確率、召回率和算法運(yùn)行時(shí)間對(duì)其分類器進(jìn)行評(píng)價(jià),具體見(jiàn)表5。
表5 RS-FCM分類器故障分類評(píng)價(jià)指標(biāo)
由表5可知,分類器的平均正確率為88.41%,運(yùn)行時(shí)間為2.78 s,召回率為87.22%,說(shuō)明分類器的分類性能良好,相較于由人工分析數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,診斷效率得到了提高,同時(shí)減少了維修人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。
本文針對(duì)目前人工分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)判斷ZPW-2000軌道電路設(shè)備故障這一方式所存在的判別時(shí)間長(zhǎng)、分析數(shù)據(jù)易出錯(cuò)等問(wèn)題,提出利用屬性約減進(jìn)行特征提取,并將粗糙集和模糊認(rèn)知圖相結(jié)合進(jìn)行故障診斷。通過(guò)對(duì)ZPW-2000軌道電路故障原因的分析,并對(duì)比監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn),得到故障的特征參數(shù)。利用粗糙集理論對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到特征參數(shù),應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)在RS-FCM分類器上進(jìn)行判別,結(jié)果表明粗糙集和模糊認(rèn)知圖相結(jié)合的方法有較高的識(shí)別率,能夠在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行準(zhǔn)確診斷,與人工診斷方式相比,診斷效率得到提高。
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