《電子技術(shù)應用》
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PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡齒輪箱故障診斷
2019年電子技術(shù)應用第12期
張永超1，李金才1，趙錄懷2
1.西安交通大學城市學院，陜西 西安710018；2.西安交通大學 電氣學院，陜西 西安710048
摘要： 針對目前齒輪箱系統(tǒng)在利用神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷時存在正確識別率低和依靠經(jīng)驗選擇參數(shù)的問題，提出了基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡的齒輪箱故障診斷方法。簡要介紹利用齒輪振動原理提取特征參數(shù)建立故障模型，該模型以齒輪箱特征向量為輸入、故障類型為輸出，詳細分析了通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)齒輪箱故障診斷。仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱故障診斷收斂速度慢，故障識別率為82%；概率神經(jīng)網(wǎng)絡的模型故障診斷識別率依據(jù)經(jīng)驗選取spread值決定，故障識別率最大為98%；粒子群優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷分類識別率為100%且自適應能力強。
中圖分類號： TN711；TP183
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.190668
中文引用格式： 張永超，李金才，趙錄懷. PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡齒輪箱故障診斷[J].電子技術(shù)應用，2019，45(12)：42-46，50.
英文引用格式： Zhang Yongchao，Li Jincai，Zhao Luhuai. Diagnosis of gearbox faults based on particle swarm optimization BP neural network[J]. Application of Electronic Technique，2019，45(12)：42-46，50.
Diagnosis of gearbox faults based on particle swarm optimization BP neural network
Zhang Yongchao1，Li Jincai1，Zhao Luhuai2
1.Xi′an Jiaotong University City College，Xi′an 710018，China； 2.Electrical College，Xi′an Jiaotong University，Xi′an 710048，China
Abstract： Aiming at the problem of low correct recognition rate and relying on experience to select parameters in gear box fault diagnosis by using neural network, a fault diagnosis method of gear box based on particle swarm optimization BP network is proposed. In this paper, a fault model is established by extracting characteristic parameters from gear vibration principle. The model takes eigenvector of gear box as input and fault type as output. The fault diagnosis of gear box is realized by BP neural network, probabilistic neural network and particle swarm optimization BP neural network. The simulation results show that the convergence speed of BP neural network for gear box fault diagnosis is slow, and the recognition rate of fault diagnosis is 82%. The recognition rate of probabilistic neural network model fault diagnosis is determined by selecting spreads based on experience, and the maximum recognition rate is 98%. The recognition rate of BP neural network fault diagnosis based on particle swarm optimization is 100% and adaptive ability is strong.
Key words : gear box； fault diagnosis； PSO-BP neural network；fault model

0 引言

    齒輪箱主要由齒輪、軸承、旋轉(zhuǎn)軸等振動部件組成，具有傳動轉(zhuǎn)矩大、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點，廣泛應用在航空機械、農(nóng)業(yè)機械中，用來傳遞動力和改變轉(zhuǎn)速[1]。齒輪箱通常工作在高速、重載等環(huán)境下，導致齒輪箱發(fā)生問題的概率大大增加[2]。為確保其安全可靠運行，對齒輪與軸承等關(guān)鍵部件進行故障診斷具有重要意義[3]。

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷在很多領(lǐng)域都得到了廣泛應用，通過齒輪箱故障樣本訓練便可掌握輸入的振動信號與輸出的故障類型之間的內(nèi)在聯(lián)系[4-7]。如文獻[8]利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對齒輪箱進行故障檢測，對無故障、齒根裂紋、斷齒這3種模式進行判斷；文獻[9]采用改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行獨立的局部故障診斷，以及采用D-S證據(jù)理論規(guī)則，將3個測點的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出結(jié)果進行融合，得到整個齒輪箱的故障診斷結(jié)果；文獻[10]利用LabVIEW的本身優(yōu)勢和集成特性建立了齒輪故障智能診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)了對齒輪振動的診斷工作；文獻[11]基于動態(tài)慣性權(quán)重粒子群算法的齒輪箱故障診斷研究，提出了確定特征重要程度的方法。以上方法存在的缺點是：(1)正確識別率低；(2)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的控制參數(shù)依靠經(jīng)驗選??；(3)對故障類型劃分較為粗糙。

    本文通過對振動信號特征向量的提取，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(Probabilistic Neural Network，PNN)、粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(PSO-BP)[12]對齒輪箱的5種狀態(tài)(斷齒、斷齒磨損、正常、點蝕和點蝕磨損)進行故障檢測分類，并對3種方法進行比較，仿真結(jié)果顯示PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡對故障識別率高。

1 3種神經(jīng)網(wǎng)絡的對比

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一個處理非線性優(yōu)化問題的神經(jīng)網(wǎng)絡，但是容易陷入局部極小值，魯棒性差，并且對初始化參數(shù)權(quán)值和閾值比較敏感，所以預測準確率較低。而對于PNN神經(jīng)網(wǎng)絡，不同平滑因子，故障識別率不同，要依靠人工經(jīng)驗，才能找到spread最優(yōu)解，否則誤差率較大。

    粒子群算法是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作的隨機搜索算法。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡和PSO算法有機結(jié)合，提出一種PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，利用PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值，將該方法用于齒輪箱系統(tǒng)的故障診斷與分類中，結(jié)果表明，PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡可有效提高齒輪箱故障診斷的正確率。

2 齒輪箱故障分類及特征參數(shù)采集

2.1 齒輪箱故障分類

    齒輪箱經(jīng)常工作在強噪聲干擾、重載環(huán)境下，故障時有發(fā)生。現(xiàn)場運行表明，較為常見的故障類型主要有斷齒、斷齒磨損、正常、點蝕、點蝕磨損。

2.2 數(shù)據(jù)采集

    為獲取齒輪箱的故障建模數(shù)據(jù)，以JZ250型齒輪箱為對象在實驗室模擬了1種正常狀態(tài)和4種典型故障狀態(tài)，實驗平臺利用激光轉(zhuǎn)速儀加速度傳感器，獲取齒輪箱多處測試點的振動信號，實驗臺和數(shù)據(jù)采集及處理系統(tǒng)如圖1所示。采樣點數(shù)設置為52 000，采樣頻率設置2 000×2.56 Hz，采樣負載電流分別設置為0.05 A、0.1 A、0.2 A和空載電流。提取故障特征樣本如表1所示，每種狀態(tài)列舉兩組數(shù)據(jù)?？刂破饔肍PGA芯片，為Altera公司EP1C6Q240C8 Cyclone系列，電源電壓為3.3 V，最高工作頻率為275 MHz，LCD采用1602LCD液晶顯示器。

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3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡齒輪箱故障診斷

    以齒輪箱故障特征參數(shù)為輸入、故障編碼為輸出，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡并仿真。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立

    本文采集的特征參數(shù)為9類，所以輸入神經(jīng)元為9個，輸出編碼為一個。

    設計隱含層神經(jīng)元個數(shù)時，隱含層神經(jīng)元個數(shù)過少會導致神經(jīng)網(wǎng)絡兼容性較差，導致學習樣本的能力比較差；隱含層神經(jīng)元個數(shù)過多會導致網(wǎng)絡訓練時間較長，泛化能力較弱。本文的輸入神經(jīng)元個數(shù)為15，輸出神經(jīng)元個數(shù)為1，根據(jù)公式：

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式中：L為隱含層節(jié)點數(shù)目，m為輸入層節(jié)點數(shù)目，n為輸出層節(jié)點數(shù)目，a為1~10的調(diào)節(jié)常數(shù)。

    可得隱含層神經(jīng)元個數(shù)為0.18<L<36，結(jié)合L=2m+1得L=15。

    為了防止小數(shù)值信號被淹沒，將實驗數(shù)據(jù)進行歸一化處理，即把實驗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為[0，1]區(qū)間內(nèi)。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡仿真驗證

    設允許最大訓練步數(shù)為2 000步，訓練目標最小誤差為0.001，每間隔100步顯示一次訓練結(jié)果，學習速率為0.05。具體為net.trainParam.epochs=1000；net.trainParam.goal=0.001；et.trainParam.show=10；net.trainParam.lr=0.05。

    利用200組樣本訓練網(wǎng)絡，利用50組非訓練樣本檢測網(wǎng)絡的正確識別率，BP神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱的5種狀態(tài)分類結(jié)果如圖2所示，縱坐標編碼1~5分別表示齒輪箱的5種狀態(tài)：斷齒、斷齒磨損、正常、點蝕和點蝕磨損。

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    由圖2可知，第6，7，9，10，11，16，17，18，19，20組樣本預測錯誤，正確組數(shù)為41組，正確分辨率為82%。

4 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡齒輪箱故障診斷

    以齒輪箱特征參數(shù)為輸入、故障編碼為輸出，建立PNN神經(jīng)網(wǎng)絡并仿真。

4.1 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡建立

    概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)是一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其被廣泛用于分類和模式識別問題。只要樣本數(shù)目夠多，該方法所獲得的函數(shù)可以連續(xù)平滑地逼近原概率密度函數(shù)[13]。由Parzen方法得到PDF公式為：

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式中，Xai為故障模式θi的第i個訓練向量；θA為故障模式的訓練樣本數(shù)量，σ為平滑因子，P為類的概率密度函數(shù)，m′為求和層節(jié)點數(shù)。

    PNN神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)由輸入層、競爭層、求和層和輸出層組成。

    PNN神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱進行故障診斷分為訓練階段和診斷階段，故障診斷流程如圖3所示，具體為：(1)對訓練集和測試集中的各樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理，形成訓練樣本集和測試樣本集；(2)設置spread的值對網(wǎng)絡進行訓練，得到相應的故障診斷模型；(3)利用得到的故障診斷模型，對待測試的樣本進行診斷；(4)得出診斷結(jié)果。

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4.2 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡仿真驗證

    當spread的值接近于0時，它構(gòu)建成最鄰分類器；當spread的值較大時，它構(gòu)成對幾個訓練樣本的臨近分類器。所以分別取spread=0.1，spread=1，spread=6，利用200組訓練樣本去訓練網(wǎng)絡，利用50組樣本檢測網(wǎng)絡的正確分類識別率結(jié)果如圖4~圖6所示，縱坐標編碼1~5分別表示齒輪箱的5種狀態(tài)：斷齒、斷齒磨損、正常、點蝕和點蝕磨損。

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    由圖4可知，第1組到第40組樣本預測錯誤，第41組到50組數(shù)據(jù)正確，正確分辨率為20%。

    由圖5可知，第6，7，8，9，10，16，17，18，19，20，23，24，29組樣本預測錯誤，有37組數(shù)據(jù)預測正確，正確分辨率為74%。

    由圖6可知，第6組樣本預測錯誤，有49組預測正確，正確分辨率98%。

5 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡齒輪箱故障診斷

    以齒輪箱特征參數(shù)為輸入、故障編碼為輸出，建立PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡并仿真。

5.1 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立

    網(wǎng)絡建立分為6步，流程如圖7所示：(1)定義PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入輸出，首選單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行PSO優(yōu)化；(2)將輸入?yún)?shù)進行歸一化預處理，使各個參數(shù)處于[-1，1]的區(qū)間內(nèi)；(3)初始化粒子群PSO算法，優(yōu)化的參數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡中所有權(quán)值和閾值的集合[14]；(4)更新粒子位置速度，將所有粒子輸入到模型中進行訓練，通過計算粒子群的適應度函數(shù)來評估粒子的好壞，以此為基礎(chǔ)調(diào)整每個粒子的位置和速度，粒子群的適應度函數(shù)值越小，適應度越高；(5)迭代計算輸出最優(yōu)粒子，PSO算法的終止條件有兩種形式，一是當種群粒子的適應度值小于給定值時停止算法，二是當種群進化次數(shù)達到上限T時停止，為了克服 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的過度擬合問題[15]。

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    本文提出第3種終止條件，當連續(xù)幾代最優(yōu)適應度的差小于給定值時，PSO算法終止。如果此時 PSO算法繼續(xù)運行下去，PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡的預測誤差仍會逐漸減小，但此時PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的通用性和魯棒性將會逐漸降低，事實上，此時大多數(shù)粒子已經(jīng)訓練得很好了。算法停止時，可以獲得全局最優(yōu)解，此時將其映射到BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值。

    隨后進行神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練，確定 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值和閾值后，可以輸入訓練數(shù)據(jù)訓練 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

5.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡仿真驗證

    用200組訓練樣本訓練網(wǎng)絡，用50組檢測樣本檢測網(wǎng)絡的正確識別率。

    由圖8可知，50組樣本預測完全正確，正確識別率為100%。

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5.3 3種神經(jīng)網(wǎng)絡仿真結(jié)果比較及分析

    BP、PNN和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷結(jié)果如表2所示。

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    由表2可知：(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡易陷入局部極小值，魯棒性差，對初始化參數(shù)比較敏感，所以預測準確率較低；(2)PNN神經(jīng)網(wǎng)絡的識別正取率由spread值決定，該值依據(jù)經(jīng)驗選取，PNN神經(jīng)網(wǎng)絡的spread=6，正確識別率最高，證明不同平滑因子，故障識別率不同；(3)PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡有效提高了非線性映射能力，故障識別率達到100%。

6 結(jié)論

    本文建立BP、PNN和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷模型，用于齒輪箱的故障診斷建模。主要結(jié)論為：(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡易陷入局部極小值，故障識別正確率為82%；(2)PNN神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱故障診斷識別正確率由spread值決定，該值依據(jù)經(jīng)驗選取，經(jīng)多次試驗當spread=6時故障識別正確率最高為98%；(3)為了克服BP和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡缺點，引入PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡，故障識別正確率為100%。

    通過3種神經(jīng)網(wǎng)絡對比，PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱故障正確率最高達到100%，為齒輪箱等非線性復雜系統(tǒng)的故障診斷提供一種通用可行的解決方案。

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作者信息:

張永超1，李金才1，趙錄懷2

(1.西安交通大學城市學院，陜西 西安710018；2.西安交通大學 電氣學院，陜西 西安710048)

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