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        基于遺傳算法優(yōu)化的陰性選擇算法在故障檢測中的應(yīng)用

        2018-08-27 10:24:04王義東劉天羽
        機電信息 2018年24期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化故障檢測

        王義東 劉天羽

        (上海電機學(xué)院電氣學(xué)院,上海201306)

        0 引言

        1994年,知名美國學(xué)者Forrest等[1]提出了陰性選擇算法(Negative Selection Algorithm,NSA),作為人工免疫系統(tǒng)中的核心算法之一,陰性選擇算法通過模仿成熟T細胞的自我審查過程,訓(xùn)練出來的成熟檢測器具有只識別非自體異常數(shù)據(jù)的能力[2]。但是由于NSA生成的檢測器不能完全有效覆蓋非自體空間,存在“黑洞”問題,檢測效率不高。

        本文采用遺傳算法來優(yōu)化NSA生成的檢測器,提高其檢測效率。

        1 陰性選擇算法

        在生物免疫識別系統(tǒng)的陰性選擇原理的基礎(chǔ)上提出的陰性選擇算法,被廣泛應(yīng)用于故障檢測、垃圾檢測、病毒檢測等方面。

        首先用字符串分別代表自體集(S)和非自體集(N),然后通過設(shè)定好的匹配閾值和匹配規(guī)則等參數(shù)隨機生成長度為L的字符串d,字符串d即表示未成熟的檢測器。根據(jù)設(shè)定的匹配閾值及規(guī)則,令d分別與自體集S中的元素進行匹配,若匹配則繼續(xù)生成隨機字符串,若不匹配,則將d加入到成熟檢測器集D[3]。成熟檢測器D用于檢測非自體集N,若匹配則說明檢測出異常。

        2 遺傳算法

        遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是通過對生物系統(tǒng)進行計算機模擬演化而來的[4]。GA的理論依據(jù)來源于自然界生物進化機制,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合了達爾文進化論以及孟德爾遺傳學(xué)說,是一種高效、并行、隨機、全局的搜索和優(yōu)化方法。遺傳算法優(yōu)化檢測器的具體步驟為:

        (1)對每條染色體所對應(yīng)的個體適應(yīng)度進行評價,把染色體比作檢測器,每條染色體對應(yīng)的個體適應(yīng)度表示檢測器對非自我元素的匹配程度。

        (2)遵循適應(yīng)度越高,選擇概率越大的原則,即檢測器與非自我元素的匹配度越高,該檢測器成為成熟檢測器的概率越大。

        (3)從成熟檢測器集中選擇兩個個體作為父方和母方,根據(jù)匹配度對父方、母方檢測器進行交叉產(chǎn)生子代。

        (4)對子代進行變異。

        (5)判斷檢測器集中的檢測器是否隨著迭代次數(shù)的增加持續(xù)更新,當檢測器停止更新或者達到迭代次數(shù)上限時輸出結(jié)果,否則回到步驟(1)重新進行循環(huán)。

        3 優(yōu)化的陰性選擇算法在齒輪箱故障檢測中的應(yīng)用

        遺傳算法優(yōu)化的陰性選擇算法在齒輪箱故障檢測中應(yīng)用的整體過程分為更新檢測器和故障檢測兩個模塊。在檢測器更新階段,先采集正常齒輪箱和故障齒輪箱的振動信號,處理正常振動信號后,根據(jù)陰性選擇原理可以得到一個成熟檢測器集。再用遺傳算法優(yōu)化已生成的成熟檢測器,把每個檢測器的故障檢測率作為其優(yōu)化適應(yīng)度。假設(shè)進行了n次故障檢測,對檢測出的每個故障i(i=1,2,3,…,n),令A(yù)i和Bi分別表示正常和故障狀態(tài)下檢測器可以匹配的樣本數(shù)目。檢測率Ci的表達式為:

        4 仿真分析

        常見的齒輪箱故障有斷齒、磨損、點蝕等[5],本文主要對發(fā)生斷齒和點蝕故障時的信號進行研究分析。為驗證該方法的有效性,收集了5 000個正常齒輪箱的樣本和5 000個故障齒輪箱的樣本,故障類型分別為斷齒和點蝕,斷齒檢測性能如圖1所示。斷齒和點蝕檢測率如表1所示。為了對比效果,分別使用遺傳算法優(yōu)化后生成的檢測器和未優(yōu)化的陰性選擇算法生成的檢測器對兩種故障進行檢測。

        圖1 斷齒故障檢測性能

        表1 原始NSA檢測器的故障檢測率

        用遺傳算法優(yōu)化后的NSA診斷斷齒故障,其檢測性能和檢測率分別如圖2和表2所示。

        通過對比表1和表2的數(shù)據(jù)情況可以發(fā)現(xiàn),普通檢測器的C值僅為72.4%(A=8,B=21)使用遺傳算法優(yōu)化后C值增加到90%(A=12,B=106)。這表明通過遺傳算法優(yōu)化的陰性選擇算法生成的檢測器對單獨的故障的檢測率更高。

        圖2 遺傳算法優(yōu)化后的NSA檢測器的斷齒故障檢測

        以此類推,遺傳算法優(yōu)化后的檢測器對具有雙重故障(斷齒和點蝕)的齒輪箱檢測性能也有提高,檢測率數(shù)據(jù)如表3所示。比較表1和表3即可發(fā)現(xiàn),斷齒和點蝕的檢測率分別從72.4%和80%提高到88%和87.4%。由此可知,基于遺傳算法優(yōu)化的NSA對雙重故障的檢測率也有所提高。

        表3 遺傳算法優(yōu)化的NSA檢測器的雙重故障檢測率

        5 結(jié)語

        作為人工免疫系統(tǒng)典型算法之一,陰性選擇算法在故障檢測中得到了廣泛的應(yīng)用。本文提出了基于遺傳算法優(yōu)化的陰性選擇算法,通過遺傳算法優(yōu)化NSA生成的成熟檢測器,提升了故障檢測效率。通過仿真分析得知,該方法可以有效提高單獨故障及復(fù)合故障的檢測率。

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