量子粒子群優化算法在異步電機轉子機械故障診斷中的應用*

段志梅，程加堂(紅河學院工學院，云南蒙自　661199)

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量子粒子群優化算法在異步電機轉子機械故障診斷中的應用*

段志梅，程加堂
(紅河學院工學院，云南蒙自661199)

摘要:為了提高異步電機轉子機械故障診斷的準確性，引入了一種基于量子粒子群優化BP神經網絡(QPSO-BP)的診斷方法。以轉子機械故障為研究對象，利用量子粒子群算法(QPSO)來優化BP網絡的權、閾值參數，并最終實現了轉子機械故障診斷模型的構建。仿真實例表明，基于QPSO-BP的故障診斷方法，能有效識別異步電機的轉子機械故障類型，較粒子群優化BP網絡算法(PSO-BP)具有更高的診斷準確率。

關鍵詞:量子粒子群優化算法;神經網絡;異步電機;故障診斷

程加堂(1976—)，男，碩士，副教授，研究方向為復雜系統建模、信息融合技術。

0　引言

異步電機是一種廣泛使用的動力設備，對其進行可靠的故障診斷，可以保證生產過程的安全高效［1］。然而，鑒于異步電機在發生轉子機械故障時，所采集的振動信號具有較強的非線性［2］，因此，采用傳統的故障診斷方法無法獲得較滿意的診斷效果。

人工神經網絡具有強大的非線性映射能力，已廣泛應用于故障診斷等領域［3-4］，但其往往存在易陷入局部極小等缺陷。粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)簡單易行、易于實現，并成功用于神經網絡的參數優化中［5］，只是仍易遭受早熟收斂的困擾［6］。近年來，將量子計算(Quantum Computation，QC)與PSO算法結合起來，組成一種量子粒子群優化算法(Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO)［7］，已成為一個嶄新的研究方向，并在城市電動汽車充電站優化布局以及風電功率預測等領域［8-9］獲得了應用。基于此，本文將量子粒子群優化算法與BP神經網絡進行融合［10］，以進行BP網絡權值和閾值參數的優化，并隨之構建了異步電機的轉子機械故障診斷模型，最后通過實例驗證該方法的有效性。

1　量子粒子群優化算法

在量子粒子群優化算法［11］中，采用量子位的概率幅對粒子的當前位置進行編碼，方案表示為

其中:θij=2π×rnd，rnd為［0，1］之間的隨機數;

i =1，2，…m，j =1，2，…D;

m——種群規模;

D——空間維數。

為了計算粒子目前位置的優劣性，需要進行解空間的變換。記粒子i上第j個量子位為［μij，νij］T，則解空間的變換算式描述為

ai、bi——第i個粒子搜索范圍的上下限。

粒子位置的移動由量子旋轉門實現，并按式(4)進行更新:

式中:ω——慣性權重;

c1、c2——學習因子;

r1、r2——隨機值;

Δθij——粒子i在第j維的相位變化量;

Δθl——個體歷史最優相位變化量;

Δθg——全局最優相位變化量。

Δθl、Δθg的計算式如下:

為了增加種群的多樣性，避免算法出現早熟收斂現象，用量子非門實現變異操作的過程描述為

此外，在QPSO算法中，慣性權重ω是一個重要的調節參數，可采用式(8)進行自適應調整，以實現算法在全局和局部搜索能力之間的平衡。

式中:ωmax、ωmin——對應于ω的最大、最小值。

2　電機故障診斷的算法實現過程

QPSO-BP算法實現的基本思想簡述如下:首先，初始化量子粒子群，如種群規模和空間維數等。其次，將BP神經網絡的權值和閾值參數編碼為QPSO算法中的粒子位置向量，在經過解空間變換后，以BP網絡均方誤差的倒數作為適應度評價函數，并得出初始的個體極值和全局極值。再次，對最優適應度值進行評價，以使網絡輸出的均方誤差達到最小，從而獲得優化后的BP網絡權、閾值參數。最后，由優化后的BP神經網絡對異步電機進行轉子機械故障診斷。具體實現流程如圖1所示。

圖1　算法實現流程圖

3　算例分析

以異步電機的轉子機械故障［12-13］為研究對象，其型號為Y132M-4、額定轉速1 430 r/min。根據渦流傳感器所采集的水平及垂直方向上的振動信號，在經過頻譜分析后，以6種轉子機械故障:不平衡、不對中、油膜振動、喘振、轉子徑向碰摩以及軸承座松動作為QPSO-BP算法的輸出向量，并用O1～O6表示，且在程序中分別定義編碼規則為［1 0 0 0 0 0］、［0 1 0 0 0 0］、［0 0 1 0 0 0］、［0 0 0 1 0 0］、［0 0 0 0 1 0］及［0 0 0 0 0 1］。以8個頻段(0.1～0.39) f、(0.4～0.49) f、0.5 f、(0.51～0.99) f、f、2 f、奇倍頻和偶倍頻上的頻譜峰值作為算法的輸入特征向量，依此建立QPSO-BP模型并進行異步電機的轉子機械故障診斷。

在進行仿真試驗時，QPSO-BP算法的主要參數設置為: BP神經網絡的拓撲結構為8-12-6，輸入層至輸出層的激勵函數分別為tansig和logsig，訓練函數trainlm，訓練次數600，學習率0.1，誤差因子10－5，種群規模10，慣性權重ωmax= 0.9、ωmin=0.6，學習因子c1= c2=2，迭代次數25，變異概率pm= 0.05。根據訓練樣本，分別構建基于QPSO-BP算法和PSO-BP算法的異步電機轉子機械故障診斷模型。其網絡訓練過程誤差變化以及適應度函數變化曲線分別如圖2～3所示。

圖2　網絡訓練過程誤差變化曲線

圖3　適應度函數變化曲線

從圖2中可以看出，按照所預設的網絡誤差因子10－5，QPSO-BP算法在經過10次訓練后，其訓練誤差為2.88 306×10－6，滿足預設精度要求，且誤差變化過程曲線較平滑。同時，由圖3可見，對于QPSO算法，在迭代3次左右時，適應度函數曲線出現了一段幾乎不變的區域，說明算法此時陷入了局部最優。然而，由于采用基于量子位概率幅的編碼機制擴展了種群的遍歷性，以及利用變異操作增加了粒子的多樣性，在迭代11次時，QPSO算法快速跳出局部最優區域并繼續搜索全局最優解，適應度函數值最終達到了約2 400。PSO算法在迭代22次時，適應度值穩定在1 000左右，僅為QPSO算法的41.7%。另外，鑒于本文中適應度函數選取為BP神經網絡均方誤差的倒數，適應度函數值越大，說明網絡輸出的誤差越小。綜上所述，基于QPSO-BP算法的故障診斷模型在尋優能力及優化效率方面均優于PSO-BP算法。

根據測試樣本數據，將訓練后的QPSO-BP網絡對異步電機進行故障診斷，并與PSO-BP算法的診斷結果進行對比，部分比較結果如表1所示。根據所預設的編碼規則，QPSO-BP算法的輸出結果與其更為接近。同時，經過計算，QPSO-BP算法的平均絕對誤差為0.23%，遠遠低于PSO-BP算法的4.37%。因此，基于QPSO-BP算法的異步電機轉子機械故障診斷模型具有較高的診斷準確性。

表1　輸出結果比較(部分)

為了進一步檢測QPSO-BP算法的診斷性能，將18組異步電機轉子機械故障診斷的測試樣本數據分別用QPSO-BP和PSO-BP模型進行驗證分析。其診斷正確率的統計結果如表2所示。可見，對該18組測試樣本，QPSO-BP算法診斷結果的正確率為94.44%。PSO-BP算法出現了2次誤診情況，正確率僅為88.89%，由此說明，較PSOBP模型而言，QPSO-BP算法可有效提高異步電機轉子機械故障診斷結果的正確率。

表2　診斷結果統計

4　結語

(1)量子粒子群優化算法擴展了各粒子在解空間的遍歷能力，并增加了種群的多樣性，在一定程度上避免了算法陷入局部最優，進而提高了其全局尋優能力及優化效率。

(2)將QPSO算法與BP神經網絡結合起來，并構建了異步電機的轉子機械故障診斷模型。實例表明，較PSO-BP算法而言，該方法具有良好的故障分類能力，可以對異步電機轉子機械故障進行有效的診斷。

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檢測報告作廢聲明

上海電科系統能效檢測有限公司出具的報告編號為WY15-024-078、WY15-024-079、WY15-036-131 和WY15-036-132的電機檢測報告已作廢。

特此聲明

上海電科系統能效檢測有限公司

2016年2月25日

Application of Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm in Fault Diagnosis for Asynchronous Motor

DUAN Zhimei，CHENG Jiatang
(College of Engineering Honghe University，Mengzi 661199，China)

Abstract:In order to improve the accuracy of asynchronous motor fault diagnosis，a method of quantum particle swarm optimized BP neural network (QPSO-BP) was proposed.Taking the rotor fault for the study，the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm was used to optimize the weight and threshold parameters of BP neural network，ultimately the asynchronous motor fault diagnosis model was established.The simulation showed that QPSOBP algorithm can effectively identify the type of fault asynchronous motor，and had a higher diagnostic accuracy compared with particle swarm optimized BP neural network (PSO-BP).

Key words:quantum particle swarm optimization (QPSO) ; neural network; asynchronous motor; fault diagnosis

收稿日期:2015-09-02

作者簡介:段志梅(1980—)，女，碩士，講師，研究方向為智能控制。

*基金項目:云南省教育廳科研基金資助項目(2014Y458)

中圖分類號:TM 307

文獻標志碼:A

文章編號:1673-6540(2016) 03-0089-04