王旭 姚國友 袁文輝 張昊喆

摘要：針對省級氣象計(jì)量部門建設(shè)的低速回路風(fēng)洞長期使用過程中存在風(fēng)機(jī)非線性振動故障問題，提出一種基于粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障診斷識別方法。通過構(gòu)建3層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用粒子群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，提高其對振動故障診斷的速度和精度。實(shí)驗(yàn)表明：樣本數(shù)據(jù)的實(shí)際輸出結(jié)果與期望輸出結(jié)果較為接近，該算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)對風(fēng)洞風(fēng)機(jī)故障類型的診斷識別，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，也為科學(xué)管理維護(hù)風(fēng)洞的健康狀況起到積極作用。

關(guān)鍵詞：氣象;風(fēng)洞風(fēng)機(jī);故障診斷;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);粒子群算法

中圖分類號： TH132.41;TP18 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： ?A ? ? ? ? ? ? DOI編號： ? 10.14025/j.cnki.jlny.2019.16.074

風(fēng)資料是重要的氣象資料之一，是氣象部門天氣監(jiān)測與預(yù)報(bào)分析過程中不可缺少的。目前，吉林省檢測風(fēng)速傳感器好壞所使用的檢測設(shè)備為低速回路風(fēng)洞，其工況直接影響風(fēng)速傳感器氣動性能的檢測數(shù)據(jù)質(zhì)量[1]。作為風(fēng)洞運(yùn)行中動力來源的風(fēng)機(jī)，在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的機(jī)械振動故障情況復(fù)雜多變，對風(fēng)速傳感器檢測的準(zhǔn)確性造成一定的影響，同時(shí)對風(fēng)洞的健康狀況也造成一定影響。因此，對風(fēng)洞風(fēng)機(jī)產(chǎn)生的振動故障進(jìn)行診斷研究十分必要。風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障屬于非線性問題，振動故障類型與其所表現(xiàn)出的現(xiàn)象難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)關(guān)系[2，3，4]。因此，提出基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障診斷研究。利用粒子群算法的全局搜索能力優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高故障診斷的速度和精度，以更好地實(shí)現(xiàn)風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障信號問題的診斷識別。

1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

采用的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將小波變換嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]。對于小波分析，其利用小波函數(shù)的逼近，能夠觀看到振動信號的概貌和細(xì)節(jié)。小波函數(shù)選取Morlet小波函數(shù)■。該小波是時(shí)域頻域分辨率高、余弦調(diào)制的高斯波，在故障診斷識別中比較適用[6]。

在一維信號f（t）情況下，小波基ψ（a，b，t）可按照下述方式產(chǎn)生：

（1）

其中，■為基本小波或母小波，■為歸一化系數(shù);a，b分別為ψ（a，b，t）的伸縮因子和平移因子[7]。

信號s（t）可用小波基ψ（a，b，t）進(jìn)行如下擬合：

（2）

其中，■為擬合信號，n為小波基的個(gè)數(shù)。

能量函數(shù)為：

（3）

一次調(diào)整后，判斷是否滿足結(jié)束條件，如滿足，則輸出權(quán)值及平移因子和伸縮因子的值;否則，繼續(xù)新一輪的循環(huán)，執(zhí)行信號的正向傳播階段。

2 粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

算法初始化為一群隨機(jī)粒子（隨機(jī)解），然后，通過迭代找到最優(yōu)解。在每一次的迭代中，粒子通過跟蹤兩個(gè)“最優(yōu)值”（局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值）來更新自己，第i個(gè)粒子的最優(yōu)值■，整個(gè)粒子群的最優(yōu)值■。在找到這兩個(gè)最優(yōu)值后，粒子通過公式（4、5）來更新其速度和位置。

■ ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

■ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

c1和c2為學(xué)習(xí)因子，具有控制粒子認(rèn)知及粒子之間信息共享的作用，一般取值在[0，2]之間;■為（0，1）中的隨機(jī)數(shù)， ■和■是粒子i在第t次迭代中第d維的速度和位置;pid為粒子i在第t次迭代中第d維的最優(yōu)位置;pgd為在第t次迭代中種群第d維的最優(yōu)位置;ω為慣性因子，具有改善粒子群收斂性能的作用，如公式（6）所示。

■ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

式中，■為最終權(quán)重;■為初始權(quán)重;t為當(dāng)前迭代次數(shù);■為最大迭代次數(shù)。

粒子的搜索空間維數(shù)D為：

■ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （7）

其中，ni為輸入層神經(jīng)元數(shù)，nh為隱含層神經(jīng)元數(shù)，no為輸出層神經(jīng)元數(shù)。

3 風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障診斷實(shí)驗(yàn)

風(fēng)洞風(fēng)機(jī)產(chǎn)生振動故障的原因主要有轉(zhuǎn)子不平衡、基座松動、軸承損傷及喘振等幾方面。通過多點(diǎn)采集系統(tǒng)多次測量風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動信號，統(tǒng)計(jì)分析整理得到4種原因造成的故障樣本數(shù)據(jù)各10組，將該4種振動故障數(shù)據(jù)各抽取9組分成訓(xùn)練樣本集，利用粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)振動故障診斷的訓(xùn)練。部分故障樣本數(shù)據(jù)，如表1所示。

設(shè)計(jì)的3層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為8-10-4，用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練。設(shè)定最大迭代次數(shù)為200，■， ■，■。訓(xùn)練后的診斷結(jié)果如表2所示。通過比對表2中的診斷輸出結(jié)果和理想輸出結(jié)果，表明該算法優(yōu)化訓(xùn)練的有效性。

為檢驗(yàn)該算法對風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障診斷的準(zhǔn)確性，將該4種振動故障數(shù)據(jù)各剩余1組為測試樣本集，利用粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)振動故障診斷的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。表3數(shù)據(jù)表明粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠較好的對風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障類型診斷識別，證明了算法的可行性。

4 結(jié)語

針對風(fēng)洞風(fēng)機(jī)故障類型與故障變現(xiàn)現(xiàn)象的非線性關(guān)系，提出了基于粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。通過粒子群對小波神經(jīng)網(wǎng)的參數(shù)優(yōu)化仿真，證明該算法的有效性。最后實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果表明：該算法能夠較好的對非線性的風(fēng)洞風(fēng)機(jī)振動故障進(jìn)行診斷識別，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，也為風(fēng)洞健康狀況的科學(xué)維護(hù)管理起到積極作用。

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作者簡介：王旭，碩士，中級工程師，研究方向：計(jì)量檢定及設(shè)備維護(hù)。