鄧方華1，許有才1，陶然1,2，郭澍2，李新仕2，茍敏1，李琨1

　?。?.昆明理工大學(xué) 信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，云南 昆明 650500；2.云南省特種設(shè)備安全檢測(cè)研究院，云南 昆明 650228）

      摘要：針對(duì)自動(dòng)扶梯故障問題，以層次分析和差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的方式快速、準(zhǔn)確地分析了自動(dòng)扶梯發(fā)生的故障問題。首先，用層次分析法計(jì)算出各故障因數(shù)的權(quán)值，選取權(quán)值較大的一部分因素作為輸入。然后，建立DEELM安全評(píng)測(cè)模型并與ELM模型比較，得出自動(dòng)扶梯安全程度等級(jí)并說明自動(dòng)扶梯的安全性。研究表明：對(duì)于很難或無法獲得故障因素準(zhǔn)確值的自動(dòng)扶梯而言，層次分析法是一種有效實(shí)用的可靠性分析方法，再結(jié)合差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)的全局尋優(yōu)能力，對(duì)自動(dòng)扶梯故障問題的檢測(cè)更加快速、準(zhǔn)確。

　　關(guān)鍵詞：自動(dòng)扶梯；層次分析法；差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)；自動(dòng)扶梯故障

0引言

　　云南省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局科技計(jì)劃項(xiàng)目資助（2013ynzjkj02）自動(dòng)扶梯是一種帶有循環(huán)運(yùn)行梯級(jí)的典型機(jī)電合一設(shè)備，主要用于向上和向下傾斜運(yùn)輸乘客，已經(jīng)成為當(dāng)前軌道交通中重要的代步工具之一，其重要性毋庸置疑。這就要求自動(dòng)扶梯具有很好的可靠性和安全性［1］。因此，需要依靠先進(jìn)的故障診斷方法對(duì)設(shè)備中存在的危險(xiǎn)因素進(jìn)行識(shí)別和分析，判斷設(shè)備發(fā)生事故和危害的可能性及其嚴(yán)重程度，提高自動(dòng)扶梯的運(yùn)行效率［2］。

　　為了對(duì)影響自動(dòng)扶梯故障的因素進(jìn)行科學(xué)準(zhǔn)確的劃分，同時(shí)結(jié)合專家意見進(jìn)行安全分析，對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行確定,應(yīng)用差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)自動(dòng)扶梯的故障問題進(jìn)行分析，合理有效地解決了差分進(jìn)化算法反應(yīng)速度慢和不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。

1層次分析方法

　　自動(dòng)扶梯系統(tǒng)是一個(gè)多層次、非線性、動(dòng)態(tài)、模糊的復(fù)雜系統(tǒng)，要科學(xué)、合理地評(píng)價(jià)自動(dòng)扶梯系統(tǒng)的安全性，首先必須確定能夠反映自動(dòng)扶梯系統(tǒng)安全狀況的因素［3］。層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）在對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，利用較少的定量信息使復(fù)雜系統(tǒng)的影響因素?cái)?shù)學(xué)化、層次化。層次分析法的步驟可歸納如下。

　　1.1建立層次結(jié)構(gòu)模型

　　在分析自動(dòng)扶梯檢測(cè)問題時(shí)，首先要簡化分解問題，從而構(gòu)造出一個(gè)層次分明的結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。該模型分為三層：目的層，準(zhǔn)則層，方案層。

　　影響故障的因素有很多，其中每個(gè)因素所占的比例也不一樣，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)當(dāng)根據(jù)各因素的重要程度對(duì)其賦予相應(yīng)的權(quán)重［4］。然而在具體操作的過程當(dāng)中有些因素難以定量分析，只能定性分析。因此，本文根據(jù)專家意見對(duì)層次結(jié)構(gòu)模型中的準(zhǔn)則層進(jìn)行分析，并引用數(shù)字1~9及其倒數(shù)作為標(biāo)度來定義判斷矩陣（見表1）［5］。從屬上一層次A的每個(gè)因素構(gòu)成判斷矩陣。

　　a51a52a53a54a55 表1判斷矩陣標(biāo)度定義標(biāo)度含義1兩個(gè)因素相比，同樣重要3兩個(gè)因素相比，前者稍微重要5兩個(gè)因素相比，后者明顯重要7兩個(gè)因素相比，前者強(qiáng)烈重要9兩個(gè)因素相比，前者極端重要2，4,6,8表示上述相鄰判斷值的中間值倒數(shù)若因素i與因素j的重要性之比為aij,那么因素j與因素i的重要性之比為aji=1/aij

　　1.3一致性檢驗(yàn)

　?。?）計(jì)算一致性指標(biāo)CI

　　CI=λmax－nn－1（1）

　　其中，λmax為判斷矩陣的最大特征值。

　?。?）隨機(jī)一致性指標(biāo)RI（見表2）［6］。

     （3）計(jì)算一致性比例CR

　　如CR<0.10，則認(rèn)為判斷矩陣的一致性是合理可接受的，否則需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一定的修改。

2差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)

　　2.1極限學(xué)習(xí)機(jī)

　　極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM）是由黃廣斌提出來的求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法［7］。ELM最大的特點(diǎn)是對(duì)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SLFNS)，其學(xué)習(xí)算法速度更快［8］。對(duì)于一個(gè)單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)有N個(gè)任意的樣本(xi,ti)，其中

　　Xi=［xi1,xi2,...,xin］T∈Rn,ti=［ti1,ti2,...,tim］T∈Rm。

　　對(duì)于一個(gè)有個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表示為［9］:

　　∑i=1βig(Wi*Xj+bi)=Oj,j=1,...,N

　　其中，g(x)為激活函數(shù)，Wi=［wi,1,wi,2,...,wi,n］T為輸入權(quán)重，βi為輸出權(quán)重，bi是第i個(gè)隱層單元的偏置。

　　為了使得輸出誤差最小，可以表示為∑j=1oj－tj=0，即表示存在βi，Wi和bi，可以使得∑i=1βig(Wi*Xj+bi)=Tj,j=1,...,N,可表示為：

　　Hβ=T

　　其中H是隱層節(jié)點(diǎn)的輸出，β為輸出權(quán)重，T為期望輸出。

　　為了能夠達(dá)到訓(xùn)練單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的，需要獲取i,i和i的值并且使得

　　H(i,i)－T=minw,b,βH(Wi,bi)β－T

　　其中i=1,…，這等價(jià)于最小化損失函數(shù)

　　E=∑Nj=1∑i=1βig(Wi·Xj+bi)－tj2

　　在ELM算法中, 當(dāng)輸入權(quán)重Wi、隱層的偏置bi被隨機(jī)確定后，隱層的輸出矩陣H也可以被確定［10］。因此可以把訓(xùn)練單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)線性系統(tǒng)Hβ=T。并且輸出權(quán)重β可以由下式確定：

　　其中，H是矩陣H的MoorePenrose廣義逆。綜上所述，極限學(xué)習(xí)機(jī)的實(shí)現(xiàn)步驟為：

　?。?）根據(jù)訓(xùn)練樣本集［xi,yi］（i=1,2,3,...N,N為訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)），激勵(lì)函數(shù)g(x)以及隱含層單元個(gè)數(shù)；

　?。?）隨機(jī)生成輸入權(quán)值矩陣Wi以及隱含層偏置矩陣bi；

　?。?）根據(jù)式（4）求出隱含層輸出矩陣H；

　?。?）根據(jù)式（5）求出輸出權(quán)重β。

　　2.2差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)

　　差分進(jìn)化算法DE是一種新興的進(jìn)化計(jì)算技術(shù)。它是由Storn等人于1995年提出的，和其他演化算法一樣，DE是一種模擬生物進(jìn)化的隨機(jī)模型，通過反復(fù)迭代，使得那些適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體被保存下來［11］。

　　差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)（DEELM）的實(shí)現(xiàn)步驟如下。

　　2.2.1初始化

　　首先初始化種群X0=［x01,x02,…x0NP］,NP為種群規(guī)模。設(shè)置極限學(xué)習(xí)機(jī)隱含層單元個(gè)數(shù)以及激勵(lì)函數(shù)g(x)。個(gè)體X0i=［x0i,1,x0i,2,…,x0i,D］用于表征問題解，D為優(yōu)化問題的維數(shù)［12］。

　　其任意一個(gè)種群個(gè)體tr,g由ELM 的輸入權(quán)值矩Wi=［wi,1,wi,2,...,wi,n］T和隱含層偏置矩陣(bi) 組成，即

　　t=［w11,w12…w1n,…,wk1,wk2,…wkn,b1,…bk］

　　對(duì)于每一個(gè)種群個(gè)體t，按照式（4）計(jì)算出隱含層輸出矩陣H，然后再按照式（5）得到輸出權(quán)重β，最后計(jì)算每個(gè)個(gè)體的均方根誤差（RootMeanSquare Error,RMSE）［13］。

　　2.2.2變異

　　對(duì)于任意一個(gè)目標(biāo)向量tr,g，取式（6）變異方式進(jìn)行變異操作［14］。

　　Vr,g+1=tr1,g+F·(tr2,g－tr3,g)（6）

　　式中的r1,r2,r3表示種群個(gè)體序號(hào)，三者互不相同，且分別與目標(biāo)序號(hào)r不同；tr1,g為父代基向量；(tr2,g－tr3,g)為父代差分向量；F為縮放比例因子。

　　2.2.3交叉

　　利用式（7）對(duì)tr,g和由式（6）生成的Vr,g+1實(shí)施交叉操作，生成實(shí)驗(yàn)個(gè)體Ur,g+1。

　　ur,g+1=vr,g+1,if(rand(j)≤CR) or (j)=rndr(i)

　　tr,g+1,Otherwise （7）

　　其中，j=［0,1,2,...,i］,rand(j)為［0,1］之間的均勻分布隨機(jī)數(shù)［15］；CR為范圍在［0,1］之間的交叉概率；rndr(i)為{1,2，...，D}之間的隨機(jī)量。

　　2.2.4選擇

　　利用式（8）對(duì)由式（7）生成的實(shí)驗(yàn)個(gè)體Ur,g+1和tr,g的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行比較，選擇目標(biāo)函數(shù)值低的個(gè)體作為新種群的個(gè)體Xr,g+1［16］，即

　　其中f為目標(biāo)函數(shù)。

3自動(dòng)扶梯故障檢測(cè)實(shí)例

　　3.1層次分析法計(jì)算權(quán)重向量W

　　根據(jù)式（9）求得自動(dòng)扶梯的故障因素的權(quán)重向量，計(jì)算步驟如下：

　?。?）判斷矩陣A的元素按行相乘得一新向量［17］；

　　（2）將新向量的每個(gè)分量開n次方；

　　（3）將所得到向量歸一化，便可得到權(quán)重向量Wi。

　　從圖1可以得到對(duì)于自動(dòng)扶梯故障的各種評(píng)價(jià)因素，根據(jù)式（9）計(jì)算各因素的權(quán)重，如表3所示［18］。

　　表3評(píng)價(jià)因素及其相關(guān)權(quán)重評(píng)價(jià)因素權(quán)重自動(dòng)扶梯逆行*0.413 2力矩鏈?zhǔn)Х€(wěn)或斷鏈*0.321 2動(dòng)力驅(qū)動(dòng)鏈斷鏈*0.343 1 雙排斷鏈*0.524 3電壓波動(dòng)*0.212 1電機(jī)選型錯(cuò)誤*0.121 2超載0.517 1零件破損*0.332 1減速箱齒輪齒合失效*0.423 1主機(jī)固定不變*0.366 4驅(qū)動(dòng)鏈質(zhì)量低劣*0.502 3驅(qū)動(dòng)鏈長期磨損嚴(yán)重*0.393 5由表3可以得到影響自動(dòng)扶梯故障因素的權(quán)重，從各個(gè)部分的權(quán)值來看，雙排斷鏈及超載對(duì)自動(dòng)扶梯出現(xiàn)故障的影響比較大。但結(jié)合自動(dòng)扶梯領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)，由超載導(dǎo)致自動(dòng)扶梯出現(xiàn)故障并引起事故的幾乎沒有，而且對(duì)于超載問題有非常嚴(yán)格的評(píng)測(cè)系統(tǒng)和警戒方法，因此表3中11個(gè)標(biāo)記“*”的權(quán)重值較大的評(píng)測(cè)因素可以作為 DEELM模型的輸入。

　　3.2建立DE-ELM的評(píng)估模型

　　將安全程度分為4 個(gè)等級(jí)：很安全(Ⅰ級(jí))，比較安全(Ⅱ級(jí))，不安全(Ⅲ級(jí))，很不安全(Ⅳ級(jí))。因DEELM模型的輸入輸出均為數(shù)值，需將安全等級(jí)量化，以0.0~0.5代表很不安全，0.5~0.7 代表不安全，0.7~0.9 代表比較安全，0.9~1.00 代表很安全。以云南省特種設(shè)備安全檢測(cè)研究院二十多年的分析研究數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取20組由3.1節(jié)中層次分析法所確定的11個(gè)評(píng)價(jià)因素作為訓(xùn)練樣本，對(duì)DEELM模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程將樣本分為2組進(jìn)行交叉驗(yàn)證。

　　3.3結(jié)果分析

　　為驗(yàn)證DEELM模型的評(píng)估效果，將20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建成為標(biāo)準(zhǔn)ELM模型，可以作為對(duì)比。DEELM模型迭代次數(shù)取200，訓(xùn)練目標(biāo)取為0.000 1，隱含層節(jié)點(diǎn)取20。ELM模型的評(píng)估結(jié)果有4次與實(shí)際不符，評(píng)估準(zhǔn)確率僅為80%，DE-ELM 模型的評(píng)估結(jié)果僅有2 次與實(shí)際不符，評(píng)估準(zhǔn)確率較標(biāo)準(zhǔn)ELM模型提高10%，高達(dá)90%，模型評(píng)估部分結(jié)果如表4所示。由表4可知，DE-ELM模型的安全評(píng)價(jià)是可靠的。

4結(jié)論

　　利用差分進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)的全局尋優(yōu)能力的極限學(xué)習(xí)機(jī)，克服了ELM收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。以層次分析法分析出權(quán)重比值較高的評(píng)價(jià)因素，以此為基礎(chǔ)，建立DEELM安全評(píng)價(jià)模型，并對(duì)自動(dòng)扶梯的安全性進(jìn)行驗(yàn)證分析。結(jié)果表明DEELM模型所得出的結(jié)果與預(yù)期結(jié)果一致，而且對(duì)比結(jié)果顯示DEELM模型下自動(dòng)扶梯安全程度等級(jí)高于ELM模型。

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