基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷專家系統(tǒng)

司景萍， 馬繼昌， 牛家驊， 王二毛

(內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,呼和浩特 010051)

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷專家系統(tǒng)

司景萍， 馬繼昌， 牛家驊， 王二毛

(內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,呼和浩特 010051)

發(fā)動(dòng)機(jī)是車輛的核心部件，及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)并排除故障,對(duì)降低維修費(fèi)用,減少經(jīng)濟(jì)損失,增加發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)的可靠性，避免事故發(fā)生具有重大的意義。以某型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象，運(yùn)用測(cè)試技術(shù)、信號(hào)處理、小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制理論，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷系統(tǒng)。建立了發(fā)動(dòng)機(jī)故障信號(hào)采集試驗(yàn)臺(tái)，在試驗(yàn)臺(tái)上人工模擬3種轉(zhuǎn)速下6種工況，通過(guò)加速度傳感器采集正常工況和異常工況的振動(dòng)信號(hào)，之后利用小波包技術(shù)進(jìn)行消噪處理，并提取出故障信號(hào)的特征值，作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試的樣本數(shù)據(jù)。用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練和檢測(cè)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成對(duì)信號(hào)的離線模式識(shí)別，之后以測(cè)試樣本數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)在線故障診斷，通過(guò)仿真分析，取得了很好的診斷效果。與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法進(jìn)行對(duì)比，無(wú)論在診斷精度上還是學(xué)習(xí)速度上，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中更具有優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，在專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)上，將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)進(jìn)行信息融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接口通信，利用網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力建立智能故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)和診斷規(guī)則庫(kù)，通過(guò)程序語(yǔ)言快速高效的設(shè)計(jì)出智能診斷系統(tǒng)。最后，通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷實(shí)例仿真分析，驗(yàn)證了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷專家系統(tǒng)的可行性。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊理論；專家系統(tǒng)；小波分析；信息融合；智能故障診斷

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，如何實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的在線檢測(cè)與實(shí)時(shí)故障診斷，建立簡(jiǎn)單智能化的故障診斷系統(tǒng)，并在實(shí)踐中推廣應(yīng)用，是故障診斷系統(tǒng)研究的主要方向[1]。汽車發(fā)動(dòng)機(jī)智能故障診斷技術(shù)是指在發(fā)動(dòng)機(jī)不解體的情況下，利用測(cè)試技術(shù)、信息處理技術(shù)、智能故障診斷等技術(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的各種信號(hào)進(jìn)行測(cè)試分析進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確判斷的過(guò)程。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，汽車發(fā)動(dòng)機(jī)自動(dòng)化程度越來(lái)越高、結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，其產(chǎn)生故障的復(fù)雜性也越來(lái)越大，僅靠一種理論或者一種方法，很難實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件下對(duì)故障及時(shí)準(zhǔn)確的診斷，而兩種或者兩種以上智能方法的結(jié)合，可兼顧實(shí)時(shí)性和精確度，這一趨勢(shì)成為智能故障診斷的發(fā)展方向[2-4]。目前在眾多智能診斷技術(shù)融合方法中，模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合理論備受關(guān)注，文獻(xiàn)[5]中將二者結(jié)合形成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可克服各自缺點(diǎn)，充分發(fā)揮各自優(yōu)點(diǎn)，使得系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，為復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷提供有效的工具。

基于此，本文以某汽油發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象，搭建信號(hào)采集系統(tǒng)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)在正常工況和發(fā)動(dòng)機(jī)工作異常時(shí)進(jìn)行了振動(dòng)信號(hào)的采集，在對(duì)其進(jìn)行信號(hào)處理過(guò)程中，對(duì)比分析了小波變換與小波包分析的去噪效果，選擇利用小波包分析方法對(duì)信號(hào)消噪、提取故障特征向量。最后將提取的特征向量分為訓(xùn)練樣本庫(kù)和檢驗(yàn)樣本庫(kù)。利用訓(xùn)練樣本庫(kù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，完成輸入到輸出的非線性映射，達(dá)到預(yù)期的識(shí)別精度后，再利用檢測(cè)樣本評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷性能對(duì)比分析，主要包括識(shí)別精度對(duì)比和學(xué)習(xí)收斂速度對(duì)比。通過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練，將其獲得的神經(jīng)元連接權(quán)值和診斷規(guī)則作為專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，利用Visual Basic語(yǔ)言程序,創(chuàng)建了ActiveX控件，實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)與Matlab模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接口通信，并設(shè)計(jì)了專家系統(tǒng)人機(jī)界面。通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷實(shí)例，驗(yàn)證了多種智能診斷技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，可以提高診斷效率，滿足故障診斷要求。

1 信號(hào)特征向量的提取

小波分析是一種對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析的方法之一，具有多分辨率分析的特點(diǎn)，而且在時(shí)域和頻域內(nèi)都具有表征信號(hào)局部特征的能力。小波變換是傅里葉分析思想的發(fā)展與延伸，可以用不同的“放大倍數(shù)”觀測(cè)信號(hào)；對(duì)于時(shí)變，非平穩(wěn)信號(hào)是一種比較理想的處理方法[6]。

小波分析建立在小波變換的基礎(chǔ)上，主要討論的函數(shù)空間為L(zhǎng)2(R)，L2(R)是指R上平方可積函數(shù)構(gòu)成的函數(shù)空間。

(1)

式中，CΨ有界，則稱Ψ(t)為一個(gè)基小波或母小波。將母小波進(jìn)行伸縮平移變換之后，就可以得到一個(gè)小波序列

(2)

式中:a,b∈R且a≠0;a為伸縮因子，反映函數(shù)的寬度，決定了小波變換中頻率的信息;b為平移因子，用來(lái)檢測(cè)窗口在t軸的位置，決定了變換后時(shí)域內(nèi)的信息。由此可知，小波變換具有頻域和時(shí)域定位特性。

信號(hào)的連續(xù)小波變換在L2(R)中被定義為

(3)

由式(3)可知，小波變換的實(shí)質(zhì)即指原始信號(hào)與小波序列函數(shù)做內(nèi)積，將L2(R)空間中的任意函數(shù)f(t)表示為在具有不同伸縮因子a和平移因子b的Ψa,b(t)上的投影疊加，通過(guò)調(diào)整伸縮因子和平移因子，就可以達(dá)到對(duì)信號(hào)時(shí)頻局部化分析的目的。但小波分析，只對(duì)信號(hào)低頻部分分解，而實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)信號(hào)的低頻和高頻部分都進(jìn)行細(xì)致的分析，得到表征信號(hào)特征的完備信息。

為了克服上述缺點(diǎn)，在小波分解理論的基礎(chǔ)上提出了小波包分解。小波包分解不僅對(duì)信號(hào)低頻部分分解，同時(shí)也對(duì)高頻部分分解，是一種更為精細(xì)的信號(hào)分析方法。利用小波包分解提取特征向量，可以更全面的反應(yīng)故障信息，為故障模式識(shí)別提供有效依據(jù)，其基本步驟為：①對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包消噪，并對(duì)消噪后的信號(hào)進(jìn)行N層分解，得到2N個(gè)子頻帶；②利用重構(gòu)函數(shù)，對(duì)各個(gè)子頻帶重構(gòu)，得到重構(gòu)系數(shù)，并計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)能量值；③進(jìn)行歸一化處理，得到特征向量。三層小波包分解如圖1所示。

圖1 小波包分解示意圖Fig.1 Wavelet packet decom schematic diagram

2 故障振動(dòng)信號(hào)的模式識(shí)別

2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模糊推理利用模糊規(guī)則，模擬人腦模糊邏輯思維，在宏觀上進(jìn)行問(wèn)題的處理，可以實(shí)現(xiàn)函數(shù)的逼近功能，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由神經(jīng)元構(gòu)成，利用其自學(xué)習(xí)能力，調(diào)節(jié)權(quán)重矩陣，在微觀上完成輸入到輸出任意精度的非線性映射。二者結(jié)合形成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，克服了各自缺點(diǎn)，同時(shí)發(fā)揮各自優(yōu)點(diǎn)，使得系統(tǒng)不但具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，同時(shí)具有較強(qiáng)的知識(shí)表達(dá)能力，易于理解。

2.2 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和自學(xué)習(xí)能力，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Fuzzy neural network structure

2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的過(guò)程，就是更新網(wǎng)絡(luò)連接參數(shù)的過(guò)程，目的在于確定高斯函數(shù)的中心值cij和寬度值σij，以及網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值wj的合適值，使得網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)。根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際輸出值和目標(biāo)值計(jì)算出學(xué)習(xí)誤差，誤差反向傳播對(duì)系統(tǒng)的條件參數(shù)進(jìn)行調(diào)整[7-8]。具體調(diào)節(jié)過(guò)程如下：

(1)初始化網(wǎng)絡(luò)，置各個(gè)連接權(quán)值wj和隸屬度函數(shù)的中心值、寬度值為趨于0的隨機(jī)數(shù)。

(2)學(xué)習(xí)樣本輸入：輸入向量Xp(p=1,2,…,p)和目標(biāo)輸出Yp(p=1,2,…,p)。

(3)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出之間的誤差

(4)

式中,ydp和yp分別為輸出層第p個(gè)節(jié)點(diǎn)的期望輸出與實(shí)際輸出值。

(4)計(jì)算參數(shù)的修正加權(quán)系數(shù)，修正參數(shù)有

網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值

(5)

式中,(j=1,2，…,r)。

隸屬函數(shù)中心值

(6)

式中,(i=1,2，…,p;j=1,2，…,r)。

隸屬函數(shù)寬度值

(7)

式中，(i=1,2，…,p;j=1,2,…,r)。

上述各式中:η為學(xué)習(xí)效率;n為迭代次數(shù)。

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與理想輸出一致時(shí)，表明訓(xùn)練結(jié)束，否則通過(guò)誤差反向傳播，修正各層參數(shù)，直至誤差降到要求范圍內(nèi)。

3 專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想

3.1 專家系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)

專家系統(tǒng)是一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，具有相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)大量專家知識(shí)，通過(guò)編程建立數(shù)據(jù)庫(kù)，將知識(shí)數(shù)值化，可模擬人類專家求解問(wèn)題的思維過(guò)程并進(jìn)行推理解釋相關(guān)問(wèn)題。其結(jié)構(gòu)主要包括知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)界面和解釋機(jī)構(gòu)，如圖3所示。

圖3 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 Schematic diagram of the expert system

專家系統(tǒng)是一個(gè)知識(shí)處理系統(tǒng)，是一個(gè)獲得知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)的過(guò)程。知識(shí)獲取、知識(shí)表示和知識(shí)利用是建立專家系統(tǒng)的三個(gè)基本要素。

3.2 知識(shí)庫(kù)建立

專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)用來(lái)存放人類專家的知識(shí)，知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。系統(tǒng)求解問(wèn)題的過(guò)程就是通過(guò)知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的大量知識(shí)模擬人類專家的思維過(guò)程，并進(jìn)行推理解釋相關(guān)問(wèn)題[9]。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是建立知識(shí)庫(kù)，也就是確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層與隱含層之間、隱含層與輸出層之間的連接權(quán)值和閾值。知識(shí)的獲取表現(xiàn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)將知識(shí)分布在各個(gè)神經(jīng)元連接的權(quán)值和閾值中，并以矩陣的形式保存。建立知識(shí)庫(kù)的步驟：①分析診斷對(duì)象，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；②提取故障特征向量，獲得訓(xùn)練樣本；③訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得連接權(quán)值和閾值，形成知識(shí)庫(kù)，并對(duì)其進(jìn)行保存。

3.3 推理機(jī)制

推理過(guò)程是對(duì)當(dāng)前已知條件和信息與知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則反復(fù)進(jìn)行匹配，匹配成功則推理結(jié)束，得到求解問(wèn)題的結(jié)果，推理機(jī)制有正向推理，反向推理和混合推理三種。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的推理機(jī)制實(shí)質(zhì)上是一種并行計(jì)算、同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行修正的過(guò)程，是采用數(shù)值計(jì)算方法進(jìn)行求解的推理過(guò)程[10]。本文采用信息正向傳播、誤差反向傳播的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向推理計(jì)算過(guò)程，具體步驟如下：①輸入故障特征向量；②在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，信息向前傳播得到實(shí)際輸出，計(jì)算實(shí)際輸出與理想輸出誤差，將誤差反向傳播，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù);③達(dá)到誤差要求，結(jié)束訓(xùn)練。將輸出的數(shù)值符號(hào)化，即轉(zhuǎn)換成邏輯概念，顯示對(duì)應(yīng)故障類型。

3.4 人機(jī)界面

人機(jī)交互界面是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)與維修人員對(duì)話的橋梁，通過(guò)該界面，完成基本信息的輸入，回答系統(tǒng)提出的問(wèn)題，同時(shí)將推理結(jié)果和相關(guān)問(wèn)題的解釋顯示在人機(jī)界面上。

用戶可以方便的對(duì)系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行擴(kuò)充和完善。構(gòu)建專家系統(tǒng)的人機(jī)界面應(yīng)滿足使用方便、簡(jiǎn)單直觀、可操作性強(qiáng)的要求，選擇可視化編程語(yǔ)言來(lái)編制程序，并用相應(yīng)的文字說(shuō)明，可以讓維修人員很快的識(shí)別系統(tǒng)并作出決策。

3.5 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在軟件設(shè)計(jì)方面，創(chuàng)建ActiveX控件，并設(shè)置了Program ID，定義Matlab為服務(wù)器對(duì)象。對(duì)象創(chuàng)建完成后，就可以對(duì)其進(jìn)行操作，同時(shí)開(kāi)發(fā)了兩條主線：學(xué)習(xí)線和診斷線，實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)接口通信。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)示意圖Fig.4 Architecture design schematic of neural network expert system

4 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例

4.1 故障信號(hào)特征向量提取

本文以DA462型汽油發(fā)動(dòng)機(jī)為測(cè)試對(duì)象，研究引起發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)異常的主要激振源，即燃燒激勵(lì)和進(jìn)排氣門(mén)開(kāi)啟落座激勵(lì)。將發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)系統(tǒng)簡(jiǎn)化為多輸入單輸出的數(shù)學(xué)模型，發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)引起異常的振動(dòng)，通過(guò)測(cè)取缸蓋振動(dòng)信號(hào)，完成對(duì)故障振動(dòng)信號(hào)的采集。試驗(yàn)臺(tái)及傳感器布置見(jiàn)圖5。

圖5 發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)圖Fig.5 Engine vibration signal acquisition test chart

在發(fā)動(dòng)機(jī)故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)上，將兩個(gè)加速度傳感器分別粘貼在一缸和四缸缸蓋的螺釘上，用來(lái)采集發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)，導(dǎo)線的另一端與振動(dòng)信號(hào)分析儀連接，其安裝位置如圖6所示。

圖6 一缸和四缸缸蓋上的加速度傳感器Fig.6 Acceleration sensor on first cylinder and fourth cylinder

兩個(gè)加速度傳感器與振動(dòng)測(cè)試儀相連接，采集到的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)振動(dòng)測(cè)試儀的USB數(shù)據(jù)接口輸入到計(jì)算機(jī)，利用電腦上安裝好的LabView軟件對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理，振動(dòng)測(cè)試儀與故障模擬試驗(yàn)臺(tái)連接如圖7所示。

圖7 測(cè)試儀器與故障模擬試驗(yàn)臺(tái)現(xiàn)場(chǎng)圖Fig.7 Graph of test equipment and fault simulation test bench

在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)上，分別在轉(zhuǎn)速為850 r/min、2 000 r/min、3 200 r/min下，模擬6個(gè)工況并用二進(jìn)制編碼表示不同轉(zhuǎn)速工況下的故障代碼如表1。

表1 模糊BP網(wǎng)絡(luò)各工況下的期望輸出代碼

將加速度傳感器、曲軸位置傳感器按圖示位置安裝，連接好檢測(cè)儀器，啟動(dòng)后，預(yù)熱10 min左右采集發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)。本實(shí)驗(yàn)中，信號(hào)采集處理系統(tǒng)選用B&K公司研發(fā)的PLUSE系統(tǒng)，數(shù)據(jù)以*.Pti格式保存，在處理時(shí)，需利用系統(tǒng)中Labshop模塊，將*.Pti格式轉(zhuǎn)換成Matlab能夠識(shí)別的數(shù)據(jù)*.Mat類型。為了以后的處理方便，每種轉(zhuǎn)速每種工況下采集12組數(shù)據(jù)，采樣時(shí)間為20 s，將采集的數(shù)據(jù)保存到電腦上。信號(hào)的采樣頻率設(shè)置為24 000 Hz，根據(jù)采樣定理，采集到的信號(hào)頻率為0～12 000 Hz，實(shí)驗(yàn)采集參數(shù)設(shè)置如圖8所示。

圖8 測(cè)試系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置對(duì)話框圖Fig.8 Setup dialog box of testing system

由于發(fā)動(dòng)機(jī)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，振動(dòng)信號(hào)又呈現(xiàn)時(shí)變非穩(wěn)定特性，基于這一點(diǎn)采用了小波包時(shí)域分析方法。小波分析是低頻細(xì)分，高頻不細(xì)分，是n+1個(gè)子頻帶；小波包高、低頻全部對(duì)半細(xì)分，是2n個(gè)子頻帶。以氣門(mén)間隙為0.15 mm，轉(zhuǎn)速在850 r/min下一缸缺火故障工況采集到的信號(hào)S為例，選取的信號(hào)長(zhǎng)度為3 920，兩者消噪效果對(duì)比如圖9所示。

圖9 小波分析與小波包分析效果對(duì)比Fig.9 The wavelet and wavelet packet analysis contrast effect

在信號(hào)特征向量提取過(guò)程中，信號(hào)所包含的信息是否完整充裕，是提高模式識(shí)別的關(guān)鍵因素，在信號(hào)的奇異點(diǎn)處包含著豐富的特征信息。從圖中可以看出兩者均可對(duì)信號(hào)濾除噪聲，但在奇異點(diǎn)處小波包分析保留了原始信號(hào)豐富的信息(圖9中箭頭所示區(qū)域)，有利于信號(hào)特征向量的提取。在Matlab中編寫(xiě)信號(hào)分析程序并運(yùn)行，分解得到的8個(gè)小波包系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到的小波包分解樹(shù)形結(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)信號(hào)如圖10所示。

(a) (b)圖10 小波包三層樹(shù)狀分解示意圖及第二層第3個(gè)節(jié)點(diǎn)信號(hào)Fig.10 Wavelet Packet three tree exploded view of the first and the second layer 3 node signal

樣本特征值工況1樣本10．79280．11910．02730．05930．02030．01690．04040．0945樣本20．80940．12510．03100．07710．02880．02890．03060．0921樣本30．81230．42960．02070．06040．02160．03100．03000．0665工況2樣本40．72730．42150．03130．03400．01600．01740．03410．0433樣本50．79380．02250．03530．03660．01800．01810．03450．0663樣本60．92540．42100．03470．03240．01520．01690．03430．0419工況3樣本70．79870．22410．04070．03480．12760．02000．03970．0662樣本80．76810．12470．03970．01500．12680．02050．03080．0654樣本90．80510．22400．02080．03470．12710．02010．04020．0675工況4樣本100．87840．02530．07550．37820．23020．03130．34050．0803樣本110．78910．02480．07200．37720．22890．05100．33990．0796樣本120．87930．02520．07540．37800．23020．05120．34040．0802工況5樣本130．94920．01570．00730．01130．00350．00320．00590．0040樣本140．94170．02040．00740．01120．00400．00320．00680．0043樣本150．94870．02190．00840．01150．00370．00320．00650．0044工況6樣本160．66540．05450．07910．06540．00250．00530．00970．0292樣本170．66220．05210．10760．07050．00220．00490．10750．0233樣本180．66290．04830．01510．10540．00220．00770．04340．0298

根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案，振動(dòng)信號(hào)是在3個(gè)轉(zhuǎn)速，每種轉(zhuǎn)速下對(duì)應(yīng)有6種模擬工況測(cè)得的。每個(gè)轉(zhuǎn)速每種工況下均采集12組信號(hào)，共12×3×6=216組信號(hào)，經(jīng)過(guò)預(yù)處理，提取出216組故障特征向量，對(duì)應(yīng)每種工況下前9組作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，共計(jì)9×3×6=162組，見(jiàn)表2。后3組作為網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，共計(jì)3×3×6=54組，見(jiàn)表3。為節(jié)省篇幅此處僅給出每種工況下4組數(shù)據(jù)。

表3 發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷測(cè)試樣本數(shù)據(jù)

4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線訓(xùn)練

選取高斯隸屬度函數(shù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)模糊化，學(xué)習(xí)速率設(shè)置為20，目標(biāo)誤差設(shè)置為0.001，訓(xùn)練步數(shù)為10 000，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為三層，輸入節(jié)點(diǎn)為8，隱含層節(jié)點(diǎn)為11，輸出層節(jié)點(diǎn)為5，故障輸出代碼設(shè)置依據(jù)表1。分別對(duì)常規(guī)的BP網(wǎng)絡(luò)和基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到的訓(xùn)練誤差圖見(jiàn)圖11。

圖11 兩種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差曲線圖Fig.11 Training error curve two networks

由圖11可以看出，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲線在1 356步就達(dá)到收斂值，訓(xùn)練速度較快，而傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練在8 873才達(dá)到收斂，學(xué)習(xí)速度較慢。達(dá)到訓(xùn)練要求精度后，即學(xué)習(xí)結(jié)束。

接下來(lái)利用54組檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)，驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)性能。本文對(duì)比分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型的實(shí)際輸出，以及對(duì)故障振動(dòng)信號(hào)模式識(shí)別的準(zhǔn)確率，結(jié)果如表4所示，此處只列出前21組數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果。

通過(guò)表4可以明顯觀察到，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在振動(dòng)信號(hào)的模式識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確率，二者結(jié)合形成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，克服了各自缺點(diǎn)，充分發(fā)揮各自優(yōu)點(diǎn)，使得系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，為發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷提供了有效的工具。

表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出

4.3 專家系統(tǒng)智能故障診斷

選定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，和學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練數(shù)據(jù)為知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取。當(dāng)新的學(xué)習(xí)實(shí)例輸入后，通過(guò)對(duì)新的實(shí)例學(xué)習(xí)，知識(shí)模塊自動(dòng)獲取網(wǎng)絡(luò)權(quán)值分布，從而更新知識(shí)庫(kù)，這在一定程度上克服了專家系統(tǒng)知識(shí)獲取窄臺(tái)階問(wèn)題。系統(tǒng)功能圖如圖12所示。

圖12 專家系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)Fig.12 Expert system function structure

完成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練后，隱含層與輸入層的連接權(quán)值iw1為<11×8>矩陣，隱含層與輸出層連接權(quán)值iw2為<5×11>矩陣，隱含層閾值b1為<11×1>矩陣，輸出層閾值b2為<5×1>矩陣。利用ActiveX技術(shù)和程序語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息融合，調(diào)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，將網(wǎng)絡(luò)各層的連接權(quán)值和推理規(guī)則作為系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，如圖13所示。

用戶在界面上輸入完整的故障特征向量，點(diǎn)擊“診斷故障”按鈕，系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)Matlab服務(wù)器對(duì)象，調(diào)用前面訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，并將實(shí)際輸出結(jié)果顯示在界面上，同時(shí)自動(dòng)判斷出輸出數(shù)值代表何種故障類型。以工況2的測(cè)試樣本數(shù)據(jù)為例，輸入特征向量，得到專家系統(tǒng)的輸出結(jié)果見(jiàn)圖14。

圖14 智能診斷結(jié)果輸出界面Fig.14 Intelligent diagnosis results output interface

在54組測(cè)試樣本中，有51組與設(shè)定的故障代碼相一致，正確率達(dá)到94.5%。樣本數(shù)據(jù)所包含信息的完整性和豐富性，影響著網(wǎng)絡(luò)的性能和診斷效率。本文僅采用216組樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，如果將故障特征向量樣本數(shù)據(jù)取得足夠多，就可提高系統(tǒng)故障診斷正確率。

5 結(jié) 論

本文通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障模擬試驗(yàn)臺(tái)采集發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)，仿真結(jié)果表明，小波包信號(hào)處理技術(shù)，可以有效提取表征故障特特征的完備參數(shù)。運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行了診斷，二者結(jié)合實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，在應(yīng)用中得到了很好的故障診斷效果，相比于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法，無(wú)論在診斷精度上還是診斷速度上，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具優(yōu)勢(shì)，為復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷提供了有效的工具。利用ActiveX自動(dòng)化技術(shù)，將完成專家系統(tǒng)與模糊網(wǎng)絡(luò)的信息融合，不僅實(shí)現(xiàn)了界面的可視化，還充分利用了MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的網(wǎng)絡(luò)模型和學(xué)習(xí)算法，使得二者優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮，取長(zhǎng)補(bǔ)短，減少了程序的編輯量，快速高效的完成診斷任務(wù)，通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)故障實(shí)例分析，驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性。

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An intelligent fault diagnosis expert system based on fuzzy neural network

SIJingping,MAJichang,NIUJiahua,WANGErmao

(College of Energy and Power Engineering，Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010051, China)

Engine is a very important part of vehicles. Fault diagnosis and removal of faults for engine timely and effective thus has important significance, which can not only reduce maintenance costs, reduce economic losses, increase the reliability of the engine at work, but also avoid accidents. A model engine was used as an example in this study. Testing techniques, signal processing, wavelet analysis, neural networks and fuzzy control theory were applied. An intelligent fault diagnosis method based on fuzzy neural network was proposed. The paper established a fault signal acquisition engine test stand, and simulated six kinds of artificial conditions under three kinds of speed. An acceleration sensor was used to collect the vibration signals of the normal condition and abnormal conditions. And then wavelet theory was used to denoise the collected vibration signal. The extracted fault characteristic value of the signal was used as network training sample data and testing sample data. The sample data was used to train and test adaptive fuzzy neural network and complete the signal pattern recognition offline. Online fault diagnosis was then realized. Compared with the traditional BP Neural Network diagnostic methods, the fuzzy neural network has more advantages in fault diagnosis, no matter in learning speed or accuracy. At the same time, on the basis of the theory of the expert system, the fuzzy neural network information fusion was combined with the expert system. The data communication interface was implemented. The network self-learning ability was used to establish a database of intelligent fault diagnosis and the rules library of diagnosis. A fast and efficient design intelligent diagnosis system was completed through the programming language. Finally, the engine fault diagnosis example simulation analysis proved that the intelligent fault diagnosis expert system based on fuzzy neural network is feasible.

neural network；fuzzy theory；expert System；wavelet analysis；information fusion；intelligent fault diagnosis

內(nèi)蒙古自然基金(2012MS0704)；內(nèi)蒙古高校科研基金重點(diǎn)(NJZZ11070)

2015-07-20 修改稿收到日期：2016-01-27

司景萍 女，教授,碩士生導(dǎo)師，1959年生

馬繼昌 男，碩士生，1990年生 E-mail:majichang1990@sina.com

U472.42；U467.4

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.04.026