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        PSO——RBFNN在發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障診斷中的應(yīng)用

        2021-07-05 07:40:50徐偉娜
        河南建材 2021年6期
        關(guān)鍵詞:發(fā)電機優(yōu)化

        劉 帥 徐偉娜

        1中信重工工程技術(shù)有限責任公司(471039)

        2礦山重型裝備國家重點實驗室(中信重工機械股份有限公司)(471000)

        1 基于PSO-RBF優(yōu)化算法的設(shè)計及流程

        首先是PSO算法的微粒編碼[1],在確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部參數(shù)后,要將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核函數(shù)的中心矢量、寬度和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的初始值轉(zhuǎn)換成一個新的位置向量進行編碼。

        PSO-RBF優(yōu)化算法的設(shè)計步驟:

        1)獲得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用于測試和訓練網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出樣本數(shù)據(jù)。

        2)確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部參數(shù)組成,并用改進的微粒群算法進行編碼,然后初始化改進的微粒群[2]。

        3)對每一個微粒個體進行譯碼,獲得微粒相應(yīng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制參數(shù),確定輸入數(shù)據(jù)在此徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的相應(yīng)的輸出,并把其與輸出數(shù)據(jù)送到徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標函數(shù),獲得微粒的個體極值。

        線性減小慣性權(quán)重的方法為[3]:

        式中:wMin、wMax分別為微粒群算法的最小和最大的加權(quán)因子,iterMax為微??偟牡鷶?shù)目,iter為現(xiàn)在迭代數(shù)目。

        為了改善算法的收斂性,在該方法中,對w、c1和c2的值分別有了確定,以改善算法的收斂。即將改寫為:

        式中,φ=c1+c2>4,其設(shè)置為:c1=2.05、c2=2.05。

        4)對微粒的目標函數(shù)進行分析判斷,找到微粒群的全局極值[4]。

        5)對微粒群算法的全局極值是否滿足終止的條件進行判斷。如果滿足結(jié)束條件,退出PSO的尋優(yōu)過程,轉(zhuǎn)入第(7)步。

        6)對微粒群的每一個微粒進行更新然后再轉(zhuǎn)向第(3)步。

        7)對微粒群中最優(yōu)的全局極值所對應(yīng)的微粒個體進行譯碼,并作為徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初值開始網(wǎng)絡(luò)訓練。

        8)編碼微粒群局部優(yōu)化的參數(shù),分析能否達到改進的微粒群算法的終止條件,即全局極值能否滿足預先設(shè)置的數(shù)值,倘若誤差超過預先的數(shù)值,則再次返回(6)進行基于改進微粒群優(yōu)化的全局尋優(yōu)過程以求最優(yōu)的效果。

        2 PSO-RBF算法在發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路中的診斷

        這里用Matlab7.0仿真軟件,將發(fā)電機的有功功率P、無功功率Q、勵磁電流If、機端電壓U等參數(shù)作為發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的特征量,作為PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四個輸入神經(jīng)元,其分別代表發(fā)電機的U、If、P和Q這四個電氣量,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層有一個神經(jīng)元,可以分別表示各種運行狀況。

        文章中各種算法對故障診斷樣本的輸出結(jié)果和診斷結(jié)果見表1和見表2。

        各算法的均方根誤差比較見表3。

        從表1和表2可以看出,對于發(fā)電機故障樣本的診斷,文章中的算法基本上均優(yōu)于遺傳優(yōu)化算法,尤其是在發(fā)電機正常運行時,這里算法明顯優(yōu)于遺傳優(yōu)化算法(如樣本5,6,7,8)。對于發(fā)電機輕微的轉(zhuǎn)子繞組匝間短路(如匝間短路5%),文章算法也得到了很好的診斷(如樣本3、樣本4)。同時文章算法的診斷誤差也均小于5%。從表3可以看出,文章改進的算法與其它兩種算法相比,其均方根誤差最小,即其預測輸出的結(jié)果與實際發(fā)生的轉(zhuǎn)子繞組匝間短路情況最相符合,做出了最準確的診斷。

        表1 部分故障樣本的輸出結(jié)果

        表2 算法的部分故障樣本診斷結(jié)果

        表3 三種算法的比較

        3 結(jié)論

        文章采用了基于改進的微粒群優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)的混合算法,并將該算法應(yīng)用于發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的診斷中。仿真試驗表明,經(jīng)過改進的微粒群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不但可以診斷轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障及預測匝間短路的嚴重程度,而且其精度和準確性也優(yōu)于基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(尤其是對于輕微的轉(zhuǎn)子繞組匝間故障)??傊?,該混合算法在發(fā)電機轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障中的診斷取得了比較滿意的結(jié)果,是有效可行的。

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