趙榮珍, 趙 楠

(蘭州理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院, 甘肅 蘭州 730050)

現(xiàn)如今電力、冶金、石化等行業(yè)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械裝置正在向高速、高效的優(yōu)質(zhì)目標(biāo)邁進(jìn),為確保設(shè)備正常工作,建立相應(yīng)的故障診斷系統(tǒng)至關(guān)重要[1].由于機(jī)械設(shè)備故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)量極大,所以機(jī)械故障診斷領(lǐng)域已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代[2].面對(duì)積累的大量數(shù)據(jù),必須使用比較合理、高效的方法進(jìn)行科學(xué)管理,并對(duì)數(shù)據(jù)所反映的機(jī)械故障進(jìn)行智能化診斷.

機(jī)械設(shè)備故障診斷的本質(zhì)是模式識(shí)別問(wèn)題,獲得高辨識(shí)精度是模式識(shí)別研究的目的,為此多種分類器應(yīng)運(yùn)而生.常用的分類器有支持向量機(jī)(support vector machine)、決策樹(decision tree)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)等.這些單一分類器能夠診斷出機(jī)械設(shè)備的故障類別,但它們?cè)谏贅颖厩闆r下和不同工況下辨識(shí)能力仍有待提高.對(duì)于上述單一分類器存在的不足,集成學(xué)習(xí)(ensemble learning)可將其改善[3].

集成學(xué)習(xí)也被稱為多分類器系統(tǒng)(multi-classifier system),其主要思想在于構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)分類器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù),獲得比單一分類器顯著優(yōu)越的泛化性能[4-7].對(duì)于集成學(xué)習(xí)在模式識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用而言,單個(gè)分類器的分類精度和分類器間的差異性是影響集成學(xué)習(xí)性能的主要因素.其中,構(gòu)造差異性子分類器是集成學(xué)習(xí)的關(guān)鍵步驟[8].對(duì)于如何構(gòu)造子分類器的差異性這一主要問(wèn)題,學(xué)者們展開了廣泛而深入的研究[9-10].Bagging算法作為常用的集成學(xué)習(xí)方法,通過(guò)自助采樣法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擾動(dòng),以此完成差異性子分類器的構(gòu)建.然而，通過(guò)單一的樣本擾動(dòng)方式構(gòu)建的子分類器差異性較小.為解決此問(wèn)題,文獻(xiàn)[11]提出的雙擾動(dòng)方式可以有效地增大子分類器間差異性,并且選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,提出將DE-BP模式辨識(shí)方法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷.該方法雖增強(qiáng)了子分類器間差異性,但計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng),且模式辨識(shí)精度仍有提高空間.

為改進(jìn)DE-BP模式辨識(shí)方法所存在的不足之處,本文考慮采用ReliefF算法改進(jìn)輪盤賭法(roulette wheel selection)從而構(gòu)成特征擾動(dòng)方式.將此特征擾動(dòng)與Bagging算法的樣本擾動(dòng)相結(jié)合,構(gòu)成對(duì)特征集的結(jié)合擾動(dòng),并應(yīng)用RBF(radial basis function neural network)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基分類器提高辨識(shí)精度.以此為基礎(chǔ),提出集成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別方法,并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷.

1 相關(guān)理論簡(jiǎn)介

1.1 ReliefF算法簡(jiǎn)介

ReliefF算法由Kononeill提出,該算法能夠?qū)Χ喾诸悊?wèn)題中的特征進(jìn)行選擇,是基于Relief算法的改進(jìn)[12].ReliefF算法在計(jì)算特征權(quán)重時(shí),每次從樣本數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取1個(gè)樣本Ri,進(jìn)行m次選取.之后,從Ri的同類樣本子集中找出Ri的k個(gè)近鄰樣本,記為Hj；從Ri的不同類樣本子集中找出Ri的k個(gè)近鄰樣本,記為Mj.文獻(xiàn)[12]中特征A權(quán)重w(A)的迭代更新公式為

(1)

(2)

式中：Ri為第i次隨機(jī)選取的樣本；m為隨機(jī)選取的次數(shù),即式(1)的迭代次數(shù)；diff(A,Ri,Hj)為樣本Ri與樣本Hj在特征A上的距離；C≠class(Ri)為樣本Ri不屬于類別C；P(C)為C類別所占總樣本數(shù)量的比例；P[class(Ri)]為隨機(jī)選取樣本Ri的類別所占比例；Mj(C)為C類別中的第j個(gè)最近鄰樣本.

1.2 Bagging集成學(xué)習(xí)原理

為彌補(bǔ)單個(gè)分類器性能上的不足,集成學(xué)習(xí)理論應(yīng)運(yùn)而生[13].集成學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法是由Breiman提出的Bagging算法[14].隨著研究的逐漸發(fā)展,Bagging算法在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用.其一般流程如圖1所示.

圖1 Bagging集成的一般流程Fig.1 General process of Bagging ensembled

Bagging算法在處理分類問(wèn)題時(shí),首先通過(guò)自助采樣法(bootstrap sampling)從樣本數(shù)為m的訓(xùn)練集中有序地隨機(jī)選取某一樣本放入采樣集,經(jīng)過(guò)m次隨機(jī)選取得到樣本數(shù)為m的采樣集；其次將上述步驟循環(huán)t次,得到t個(gè)采樣集；然后將這些采樣集分別訓(xùn)練t個(gè)基分類器(弱學(xué)習(xí)器),并得到t組分類結(jié)果；最后將各個(gè)基分類器的分類結(jié)果通過(guò)結(jié)合策略進(jìn)行結(jié)合,從而得到辨識(shí)結(jié)果.實(shí)驗(yàn)表明,通過(guò)Bagging算法集成的分類器與同類型的單一分類器相比較具有較高的辨識(shí)精度和泛化性能.

1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層{x1,x2,…,xi}、徑向基函數(shù)組成的隱含層{c1,c2,…,cj}、輸出層{y1,y2,…,ym}構(gòu)成,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層由信號(hào)源節(jié)點(diǎn)組成,輸出層對(duì)輸入做出響應(yīng)[15],隱含層中的徑向基函數(shù)最常用的是高斯核函數(shù),即

圖2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 RBF neural network structure diagram

(3)

式中：k(x,x′)為隱含層的輸出；x為輸入向量；x′為高斯函數(shù)的中心；σ為高斯函數(shù)的方差.

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)徑向基函數(shù)將輸入矢量直接映射到隱含層空間,這種映射關(guān)系由徑向基函數(shù)的中心點(diǎn)進(jìn)行確定,網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱含層單元輸出的線性加權(quán)和.通常選用K-means聚類法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而求得中心點(diǎn)和權(quán)重值.

單一的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的辨識(shí)精度不高,通過(guò)集成學(xué)習(xí)中的Bagging算法可將此問(wèn)題改善.然而,Bagging算法僅通過(guò)自助采樣法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng),訓(xùn)練出的子分類器差異性較小,集成效果仍不顯著.針對(duì)上述不足,本文采用ReliefF算法改進(jìn)無(wú)放回輪盤賭法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征擾動(dòng),并將這種特征擾動(dòng)方法與Bagging算法的樣本擾動(dòng)方法合成得到結(jié)合擾動(dòng)方法,通過(guò)結(jié)合擾動(dòng)方法擾動(dòng)樣本數(shù)據(jù),從而構(gòu)造不同的訓(xùn)練子集,并訓(xùn)練出差異性較大的子分類器,由此達(dá)到較好的集成效果.

2 建立的故障診斷方法RC-RBF

在集成學(xué)習(xí)中,若將相同且無(wú)差異的分類器進(jìn)行組合,則集成方法并不能提高整體分類效果[16].因此，要提高集成方法的分類性能就必須使基分類器間呈現(xiàn)出一定的差異性.為了保證集成學(xué)習(xí)中各個(gè)子分類器具有一定差異性,達(dá)到較好的集成效果,本文從構(gòu)造分類器的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)入手,通過(guò)結(jié)合擾動(dòng)方法在有限的特征數(shù)據(jù)樣本基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)集的特征排序方式進(jìn)行改造,得到差異性較大的訓(xùn)練子集,以此訓(xùn)練出不同的子分類器.

2.1 結(jié)合擾動(dòng)方法

本文所提RBF集成方法使用特征擾動(dòng)與樣本擾動(dòng)相結(jié)合的擾動(dòng)方法構(gòu)造不同的訓(xùn)練子集,以達(dá)到構(gòu)建差異性子分類器的目的.

在特征擾動(dòng)中,采用依據(jù)較大權(quán)重進(jìn)行隨機(jī)特征選取的無(wú)放回輪盤賭法.首先,計(jì)算初始特征集各個(gè)特征的權(quán)重,對(duì)其進(jìn)行降序排序,取排序靠前的J個(gè)權(quán)重構(gòu)成特征權(quán)重集W=(w1,w2,…,wJ).其次,將特征權(quán)重集中權(quán)重所對(duì)應(yīng)的特征,按照權(quán)重的排序重新排列出低維特征集.此低維特征集省去權(quán)重較低的特征,保留有利于實(shí)施分類的敏感特征,有助于提高模式識(shí)別的辨識(shí)精度.最后,為避免重復(fù)選取某一特征而造成特征冗余,將輪盤賭法改為無(wú)放回模式,以特征權(quán)重集作為無(wú)放回輪盤賭法的輸入,完成特征擾動(dòng).特征擾動(dòng)方法的流程如圖3所示.

圖3 特征擾動(dòng)流程圖Fig.3 Flow chart of feature perturbation

經(jīng)過(guò)改進(jìn)后,依據(jù)權(quán)重的無(wú)放回輪盤賭法選擇過(guò)程如圖4所示,具體步驟如下:

圖4 改進(jìn)輪盤賭法選擇過(guò)程Fig.4 Improved roulette method selection process

輸入 特征權(quán)重集W=(w1,w2,…,wJ);

輸出 特征數(shù)為m的特征子集.

步驟1 根據(jù)每個(gè)特征權(quán)重,計(jì)算出該特征被輪盤賭法選中的概率ηi和每個(gè)權(quán)重的積累概率Pi為

步驟2 在(0,1]內(nèi)選取1個(gè)隨機(jī)數(shù)r,若r∈(Pi-1,Pi],則取出權(quán)重wi對(duì)應(yīng)的特征放入特征子集.隨后令該特征權(quán)重wi等于0,以避免此特征再次被選取.

步驟3 返回步驟1,共循環(huán)運(yùn)行m次.

將該過(guò)程重復(fù)n次,得到n個(gè)維數(shù)為m的特征子集,完成對(duì)數(shù)據(jù)的特征擾動(dòng).將每個(gè)特征子集按照一定比例劃分為訓(xùn)練子集、測(cè)試子集.對(duì)得到的n個(gè)訓(xùn)練子集采用Bagging算法中的自助采樣法,有放回地隨機(jī)選取原樣本個(gè)數(shù)的樣本,構(gòu)成新的n個(gè)訓(xùn)練子集.至此完成了對(duì)數(shù)據(jù)樣本的結(jié)合擾動(dòng),所得到的各個(gè)訓(xùn)練子集間具有較大的差異性.

2.2 RC-RBF故障診斷方法的流程

本文所提結(jié)合擾動(dòng)方法是在傳統(tǒng)Bagging算法中自助采樣法的基礎(chǔ)上,結(jié)合了特征擾動(dòng)方法,利用有限特征集構(gòu)造多個(gè)訓(xùn)練子集,并能夠增加所構(gòu)成訓(xùn)練子集間的差異性,繼而使得所訓(xùn)練出的各個(gè)子分類器之間差異性較大,提高集成效果.同時(shí)，選用辨識(shí)精度較高、運(yùn)行速度較快的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基分類器,完成整個(gè)集成模式識(shí)別方法的構(gòu)建.將該方法命名為結(jié)合擾動(dòng)集成RBF的故障識(shí)別方法,并應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷.主要流程如圖5所示,具體步驟如下：

圖5 RC-RBF故障診斷流程圖Fig.5 RC-RBF fault diagnosis flow chart

步驟1 構(gòu)建初始特征集.選取旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障振動(dòng)信號(hào)作為樣本數(shù)據(jù),對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行小波消噪,提取時(shí)域特征、頻域特征,并進(jìn)行歸一化處理,構(gòu)成初始特征集.

步驟2 構(gòu)建低維特征集.采用ReliefF算法計(jì)算初始特征集中每列特征的權(quán)重,并將權(quán)重進(jìn)行降序排序.按權(quán)重值大小對(duì)特征進(jìn)行重新排序,舍去權(quán)重較小的特征,構(gòu)成低維特征集.

步驟3 特征擾動(dòng).將輪盤賭法調(diào)整為無(wú)放回方式,依據(jù)特征權(quán)重隨機(jī)選取低維特征集中的部分特征,構(gòu)成1個(gè)特征子集.多次循環(huán)無(wú)放回輪盤賭法,構(gòu)成數(shù)個(gè)特征子集,完成特征擾動(dòng).

步驟4 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集.對(duì)每個(gè)特征子集均按照比例取部分樣本作為訓(xùn)練子集,其余樣本作為測(cè)試子集.

步驟5 樣本擾動(dòng).將劃分好的各個(gè)訓(xùn)練子集通過(guò)Bagging集成中的自助采樣法進(jìn)行有放回地隨機(jī)選取,使得各訓(xùn)練子集均選出樣本數(shù)保持不變的新訓(xùn)練子集,完成訓(xùn)練子集的樣本擾動(dòng).

步驟6 訓(xùn)練子分類器.將樣本擾動(dòng)后的訓(xùn)練子集,分別訓(xùn)練相同參數(shù)設(shè)置的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到多個(gè)具有較強(qiáng)差異性的子分類器.

步驟7 輸出辨識(shí)結(jié)果.將測(cè)試子集代入與之相對(duì)應(yīng)的子分類器,得到多個(gè)子分類器的辨識(shí)結(jié)果.這些結(jié)果通過(guò)相對(duì)多數(shù)投票法進(jìn)行結(jié)合,即將各個(gè)子分類器對(duì)某一測(cè)試樣本辨識(shí)結(jié)果中占比最大的某一類結(jié)果作為輸出故障辨識(shí)結(jié)果.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參數(shù)選擇情況

為驗(yàn)證本文所提方法的有效性,使用文獻(xiàn)[17]中雙跨轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)的所測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證.實(shí)驗(yàn)設(shè)置采樣頻率為5 000 Hz,采樣轉(zhuǎn)速分別為2 800、3 000、3 200 r/min，每種轉(zhuǎn)速下設(shè)置正常、不平衡、不對(duì)中、碰摩、基座松動(dòng)5種工作狀態(tài).同一采樣轉(zhuǎn)速下,每種工況截取小波消噪后的振動(dòng)信號(hào)80組,共計(jì)400組樣本.提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征6個(gè)、頻域特征10個(gè),共計(jì)16個(gè)特征.鑒于實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)置了12個(gè)信號(hào)采集通道,則共提取16×12=192維特征.

通過(guò)ReliefF算法計(jì)算歸一化后初始特征集的每個(gè)特征權(quán)重,各個(gè)特征權(quán)重如圖6所示.為提升辨識(shí)效率,將權(quán)重進(jìn)行降序排序，并選擇出權(quán)重較大的前d個(gè)特征,重新排列出低維特征集.

圖6 特征權(quán)重圖Fig.6 Feature weight chart

為達(dá)到較好的辨識(shí)效果,采用網(wǎng)格搜索法進(jìn)行參數(shù)選取.選取的低維特征集維數(shù)d為30,改進(jìn)輪盤賭法選擇的特征個(gè)數(shù)m為20,循環(huán)次數(shù)n為25,得到n個(gè)m維特征子集.取特征子集各工況下的前50%樣本構(gòu)成訓(xùn)練子集,后50%樣本構(gòu)成測(cè)試子集.各個(gè)特征子集均按照此法進(jìn)行劃分后,得到n個(gè)訓(xùn)練子集、n個(gè)測(cè)試子集.為保證較高精度,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的徑向基函數(shù)擴(kuò)展速度因子設(shè)置為16.

為方便后續(xù)對(duì)比實(shí)驗(yàn)表示,將本文所提基于ReliefF算法的結(jié)合擾動(dòng)集成RBF模式辨識(shí)方法命名為RC-RBF.通過(guò)以下對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證該方法的辨識(shí)能力、泛化性能以及學(xué)習(xí)能力.

3.2 RC-RBF方法的辨識(shí)能力驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文所提方法相較于其他分類方法具有較高的辨識(shí)精度,并驗(yàn)證ReliefF算法對(duì)于本文所提方法的有效性, 通過(guò)轉(zhuǎn)速2 800 r/min的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn).

本文所提方法的結(jié)合擾動(dòng)步驟中,特征擾動(dòng)使用的改進(jìn)輪盤賭法和樣本擾動(dòng)使用的自助采樣法均為隨機(jī)選取方式,使得每次運(yùn)行時(shí)擾動(dòng)出的各個(gè)訓(xùn)練子集不唯一,繼而導(dǎo)致每次運(yùn)行得到的辨識(shí)精度不唯一.因此，在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,均采用多次運(yùn)行取均值的方式對(duì)此類方法的辨識(shí)精度進(jìn)行表示,本文均選取運(yùn)行次數(shù)為10次.以轉(zhuǎn)速為2 800 r/min的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)中10次辨識(shí)結(jié)果為例,5種狀態(tài)中不平衡狀態(tài)的10次分類準(zhǔn)確率如圖7所示,以其平均值99.25%作為該狀態(tài)的辨識(shí)精度.

圖7 不平衡狀態(tài)下10次分類結(jié)果Fig.7 Classification results under unbalanced state

驗(yàn)證本文所提方法對(duì)故障識(shí)別的有效性時(shí),與文獻(xiàn)[11]中所提DE-BP方法進(jìn)行分類準(zhǔn)確率比較.為驗(yàn)證集成方法對(duì)分類準(zhǔn)確率的提高,對(duì)比本文所提方法與單一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于故障的分類準(zhǔn)確率,其中，單一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用的特征子集為ReliefF特征選擇法選出的低維特征集.為證明RC-RBF中ReliefF算法的有效性,將ReliefF特征選擇法替換為PCA降維法,保持2種方法降維后特征數(shù)一致,并將此對(duì)比方法命名為PC-RBF.為證明RC-RBF中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用的有效性,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,并將此對(duì)比方法命名為RC-BP.各個(gè)方法分類準(zhǔn)確率對(duì)比結(jié)果如表1所列.

表1 RC-RBF方法與其他分類方法做對(duì)比Tab.1 RC-RBF method compared with other classification methods

可以看出：與DE-BP相比較,RC-RBF的辨識(shí)精度明顯提高,且運(yùn)行時(shí)間較短；RC-RBF的辨識(shí)精度高于單一的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即本文所提方法通過(guò)對(duì)特征、樣本的擾動(dòng)豐富了特征樣本數(shù)量,構(gòu)成強(qiáng)差異性子分類器,能夠提高分類器的辨識(shí)精度.RC-RBF與PC-RBF的對(duì)比說(shuō)明,ReliefF特征選擇法相對(duì)于PCA降維法更適合本文所測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),ReliefF特征選擇法能夠提取本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的敏感特征數(shù)據(jù),有利于實(shí)施分類.與RC-BP相比較發(fā)現(xiàn),應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得的分類準(zhǔn)確率相比應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得的高,且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間較短,故RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合本文所提方法.

3.3 不同轉(zhuǎn)速下RC-RBF方法的辨識(shí)效果

為驗(yàn)證本文所提的RC-RBF方法在不同轉(zhuǎn)速下的辨識(shí)能力,分別采用3種轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證.3種轉(zhuǎn)速下各個(gè)狀態(tài)的辨識(shí)結(jié)果如表2所列.

表2 不同轉(zhuǎn)速下RC-RBF方法的辨識(shí)精度 Tab.2 Identification accuracy of RC-RBF method under different working conditions

可以看出,對(duì)于不同轉(zhuǎn)速的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù),RC-RBF方法仍具有較高的分類準(zhǔn)確率,故本文所提方法在轉(zhuǎn)子故障模式識(shí)別領(lǐng)域具有較好的泛化性能.

3.4 訓(xùn)練樣本數(shù)目對(duì)RC-RBF方法的影響分析

為更好地驗(yàn)證本文所提方法對(duì)數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)能力,將其與SVM、未集成的RBF分類方法進(jìn)行比較,對(duì)比三者在不同訓(xùn)練樣本數(shù)目下識(shí)別準(zhǔn)確率的變化情況.

以轉(zhuǎn)速為2 800 r/min的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,驗(yàn)證不同訓(xùn)練樣本數(shù)目下RC-RBF、SVM、RBF的故障識(shí)別準(zhǔn)確率.實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,從特征子集提取每種狀態(tài)40個(gè)樣本作為測(cè)試樣本,總計(jì)200個(gè)樣本,并保持不變；從特征子集提取每種狀態(tài)10個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本,增量為5,直至增加到30.各個(gè)方法對(duì)于不同樣本數(shù)目的識(shí)別結(jié)果如圖8所示.

圖8 變樣本數(shù)目識(shí)別率變化圖Fig.8 Change in recognition rate of variable sample number

可以看出,RC-RBF方法在各個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)目下的識(shí)別準(zhǔn)確率均高于SVM、RBF方法,證明了RC-RBF方法對(duì)數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力.

4 結(jié)論

本文對(duì)如何提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子故障識(shí)別準(zhǔn)確率的問(wèn)題進(jìn)行了探討,提出通過(guò)結(jié)合擾動(dòng)方式對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成的模式識(shí)別方法.該方法通過(guò)ReliefF算法計(jì)算出各個(gè)特征的權(quán)重,依據(jù)權(quán)重對(duì)初始特征集重新排序和約簡(jiǎn),構(gòu)成低維特征集.以低維特征集的特征權(quán)重作為無(wú)放回輪盤賭法的輸入進(jìn)行特征擾動(dòng),構(gòu)造系列化特征子集.通過(guò)Bagging算法中的自助采樣法對(duì)特征子集劃分出的訓(xùn)練子集進(jìn)行樣本擾動(dòng),完成特征擾動(dòng)與樣本擾動(dòng)合成的結(jié)合擾動(dòng).經(jīng)過(guò)結(jié)合擾動(dòng)產(chǎn)生多個(gè)新的訓(xùn)練子集,每個(gè)新訓(xùn)練子集訓(xùn)練1個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)相應(yīng)的測(cè)試子集進(jìn)行測(cè)試.最終通過(guò)相對(duì)多數(shù)投票法對(duì)各個(gè)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行結(jié)合,得到較高的識(shí)別精度.由雙跨轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)故障模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明：本文所提RC-RBF方法能夠豐富樣本數(shù)據(jù),構(gòu)成強(qiáng)差異性子分類器,達(dá)到較好的集成效果;相較于RBF、DE-BP識(shí)別方法有著較高的識(shí)別精度,并且有著較好的泛化性能和學(xué)習(xí)能力.為有效地應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷,本文方法提供了新的解決方案.