基于神经网络技术的CUMS-AVR可控硅电压调节器故障诊断研究pdf

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  !!丝兰全里茎苎!兰堑：堡查：墨兰皇竺塑垫查兰!三堡墨生生兰查全堡垒奎苎一———————．——生查二兰竺生坐』!二生 基于神经网络技术的CUMS．AVR可控硅电压调节器故障诊断研究 南栋祥 邱惠清 (同济大学机械T程学院【：海，200092) 摘要在基于神经网络的智能故障诊断进行充分研究的基础上，通过改进BP训练算法，采甩带有偏盖单元的递归神 经网络的算法和诊断模型，对CUMS．AVR发电车典型故障进行神经网络的建模，经仿真取得了良好的效果． 关键词ANN，故障诊断，CUMS 中国图文分类号1飞7 1．引言 CUMS(康明斯1发电车是Y25型列车的关键设稀，在空调列车qJ起着提供能源的作用。在列车运行中， 常常由于CUMS发电车发生故障而又未能及时有效地发现和排除，其结果是不仅会导致其本身损坏、不能继续运 行，往往还会导致牾个列车的供电系统中断，严重影响列车的安全运行。对于CUMS可控硅电压调节器的 故障诊断．是CUMS发电车能保证正常运行的核心部件，及时准确无误的故障诊断具有很重要的意义。 基于神经网络的故障诊断问题能看成模式识别，通过一系列状态参数的测量，然后用神经网络从测 最空间映射到故障空问，实现故障诊断。另‘方面人工神经网络具有“自学习”的能力，能直接从定量的、 历史故障信息中学习．从中提取出故障所包含的基本特征和规律，并把这些故障的基本特征和规律以权值 的形式储存在神经网络中，用于故障的诊断。同时，人工神经网络具有滤除噪声的能力，使其可在有噪声 环境中有效地丁作。因此，对于处理丁况变化大、故障复杂、噪声干扰严重的CUMS—AVR系统的故障诊 断问题十分有利。 目前在故障诊断中应用最广泛的算法是BP算法川，BP算法是一种有导师的训练算法，它在给定输出目 标的情况F，按其实际输出与目标值之差的平方和为目标函数，通过调整权值使目标函数达到最小值。BP 训练算法已得到了广泛的应用，但存在很明显的缺陷：学习速度慢，不能确保收敛到全局最小值，网络的学 习具有不稳定性”】。 本文针对普通BP训练算法不尽合理的现象，采用带有偏箍单元的递归神经网络来训练网络，并用训 练好的带有偏筹的递归神经网络应用于实际的CUMS发电牟的故障诊断中，取得了比较好的效果。 2．带有偏差单元的递归神经网络的算法原理 2．1网络结构 带有偏最单元的递归神经网络模型的结构．它由3层节点组成：输入层节点、隐层节点和输出节点， 两个偏筹节点分别被加在隐层和输出层上，隐层节点不仅接收来臼输入层的输出信号，还接收隐层节点自 身的·步延时输出信号，称为关联节点，如图1所示‘3】： V-DIvlNS’2002-01·05 三塑王±全里薹兰』兰堕．’-茎查：．墨主兰苎塑望之兰2三垒墨皇望兰查垒堡垒茎叁 些塞：!!丝：!!：!!：!! 计算节点嘲 输 入 关联节点 模糊偏差单元 o△口O 输八单元 田I带有偏差单元的递归神经网络结构 2．2算弦原理 带有偏筹单元的递归神经网络可由F列数学公式描述： ，@)=∑暇z，(k)+WOb。 Xj以)=仃p，G)) (2．1) Sj(k)=ZWRox,(k-1)+ZWIoIi(k)+WI／b。 式中盯()是隐层节点的非线性激活函数，WI，WR，∥o分别为从输入层到隐层、回归信号、从隐层到 输出层的权系数，WIb。、彤0k分别为加在隐层和输出层上的偏差单元的权系数。 堤输入模式向基A。=0．，口：，…，口。)，希望输出向最K=b。，y：，…，，。)；中间层单元输入向量 钞，kf=1，2，…，q。以上t=1,2，…，肌。 设网络的全局误差为E。则 F：Ek：艺壹∽一C)2／2 (22) 对于输出层与输入层之间有如F的权值调整公式 (23) △Vi=-a[L。OE，，*]j5a钟c?(1一c?)·6，，。al 对于J急层与输入层之间有如下的权值调整公式 ：!!：兰垒里塑垫!兰堑：苎查：墨生兰竺塑垫垄兰2三竺墨皇望兰查叁堡兰璺兰L——————————堡塞二口型里∑旦兰兰生 ％=一∥两OEk=川+。， 弘一鲁=一嚣·等=钟口(1卅) 3．CUMS可控硅电压调节器故障诊断算例 可控硅电压调节器(AvR)故障诊断表fH,jUll练结果(网络规模为：输入层节点数为10个，输入层模糊偏筹单 元为1个，隐层节点数为39个，模糊偏筹单元为1个，关联节点为39个，输出层节点数为lO个，误筹 精度小于O0009，网络迭代次数为6875)。粹层I’口权值如图2、3、4、5、6所示。 表3可控硅电压调节器故障诊断表 RP‘‘ 故障样小 f， u删 u。 uI P Q l岫 I晰 亿啊。 理恕输}lj ，—1f 无连 0 l 0 1 I l 0 0 1 0 0000000000 接板 位置 0 0 l l l 1 0 0 l 0 1000000000 错误 接线 l J l l I l 1 0 l 0 0100000000 凋节 错误 组件 设定 0 l l 0 0 J I 1 0 0 0010000000 锚误 v_、L 0 0 0 l l 1 O 0 O 0)0 错误 内尔 1 1 l l 1 l 0 0 0 0 0000100000 故障 折斥 0 l 0 0 0 0 1 0 1 0 0000010000 lU拧 导通 1 0 l 0 0 0 0 1 0 0 0000001000 硅 桃关 0 l 0 0 0 0 0 l 0 0000000100 失摔 断Jl： 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0000000010 测量 Iil，l瑚 网路 l l 1 0 0 0 l 1 l 0 0000000001 蛳路 变爪 接线 l 错误 电压 断)r 0 1 0 0 0 I 1 0 0 0 1010000000 辫定 接线 器 错误 串接 断Jl： 0 1 0 0 0 1 l 0 0 0 1000100000 电阻 电阻 0 1 0 0 0 1 l 0 0 0 1000010000 A大 v_DMNS’2002．01．05 表4可控硅电压调节器故障诊断表训练结果 敲啼样小 1· ‰ ‰ U P n I帅 I帅 艮小 ‰。 00008 0∞∞0NIQ8 00008 O洲 0O∞1 0O∞3 00002 0O∞1 0O∞2 O9999 O∞0B 000。8 000DB O∞∞ 00002 o0003 o∞∞ o∞∞ o0002 训 O o 00008 * 0008 9999 o00。8 o∞∞ o0002 o0002 0Ⅻ3 oⅫ2 o00。4 扪 o0瞄 0∞∞ 09999 00008 o。00B o0000 0O蛳 O∞∞ 0咖1 00D01 什 0Ⅲ 0O㈣ o0。08 o9999 口∞∞ 00。。1 00002 O㈣1 O∞∞ 0Ⅻ1 O0嘲 o∞∞ 0∞∞0蛐 0∞ 0∞∞ o∞“ o洲 。舳Ⅲ o∞w 可 00002 00001 O咖2 00001 o啪1 1∞00 O∞00 O∞∞ 0∞∞ 00咖 o0003 O∞05 o。0。4 o0005 00004 0 O啪 O9999 O00∞ O∞∞ D∞∞ 挖 0 o O∞2 0∞1 O∞∞ 00∞1 0∞00 oO咖 o00∞ O99∞ oD啪 。钾∞ 硅 测 00002 o∞01 OoD∞ 0∞01 o∞01 0舢 oOO。0 0∞Do O∞ o唧 吼 o∞∞ 0∞∞ 0O∞9 O00∞ O0∞e O0∞1 oO∞0 0∞∞ 0伽 。啪9 叫 路 蹙 099∞ O∞∞ o00¨ 00003 00002 oO。00 o0000 o删 。删 0洲 k 器 09999 00007 099∞ 0∞w O∞06 0∞00 000∞ O∞∞ o∞∞ o∞∞ lU J^ 蚺 o∞∞ oO∞， o0001 o99∞ oO∞5 o∞∞ O∞∞ 0㈣ 0㈣ o哪 止 {{5} 嘏 0嘲9 o∞∞ o00∞ 0OOW 09999 o0000 o0000 o咖 oOO∞ 0O∞O 接 09999 oN107 OO啪 o。0D7 O∞0s O∞¨ oOO∞ OO∞O 口∞∞ O哪 IU n9999 n∞∞ n∞09 0O∞9 n“l呻 n∞m 09999 n∞0I n呻02 n∞∞ 叭 Il。 0∞∞00007 o∞∞ o㈣ 0∞。s 0哪 0O啪 o∞∞ 0哪 O唧 0哪9 O∞∞ O呻∞ O00∞ O∞∞ O∞∞ 0叩∞ 0∞∞ O99∞ DO∞0 ㈨ 蹙 O9口∞ O∞∞ 0∞∞ o0∞8 O000日 O㈣ 0∞∞0哪 0∞m 09嘲 摊 {：}} 0 o OO。06 o∞00 00∞ 000∞ OOO∞ O∞∞ 0∞∞ 9∞g 0∞7 O 0∞∞ 川 O oO∞O oO∞1 0∞∞ 0∞∞ 00口01 轴 0啪9 O∞∞ o哪 9哪 o∞∞ 1“ O99∞ q∞∞ O∞∞ 0∞∞ 0∞∞ o∞∞ 0O∞0 0㈣ o0∞1 0∞01 伸 抖 O哪 O∞¨ OO∞$ 口岫 o∞∞ 0∞口9 000∞ 0㈣ o哪 0O∞0 4．结论 本文针对普通BP训练算法存在的收敛速度慢的 缺点，采j；lj了带有偏差单元的递归神经网络，大犬提 高了训练速度。明采用带有偏差单元的递归神 经网络埘学习过的知识能很好的回忆。在昆明车辆段 CUMS发电车夫修中，通过实验故障排除率达95％， 证明此办法能够取得良好的诊断效果。 酗6神经网络一步延时单元的权值 参考文献 郝伟．徐敏，张瑞林编著基于神经唰络技术的旋转机械故障渗断研究见第五心仝国机械设备故障诊断学术论文 集北京科学技术文献¨I版社，1996：93—98 12】 闻新等编著MATLAB神经网络应用设计科学m版社。2000．9 【3】3 徐月日娜编著神经网络控制．哈尔滨工业大学出版社，19954 4 [4】 秦‘k泉．]j殿武等编著．铁路空调客车、发电车．庸【㈨L车车辆厂教育中心，1995 Fault of CUMS．AVRBased Diagnosis OnANN qiu Nan HuiqingDongxiang (DepartofMechanical EngineeringTongiiUniversityShanghai，200092) ABSTRACTInthis thebasewhichhave p印eL researchedwasfault enough diagnosedbyartificialneural networks．Itis cellto fault adoptingfuzzy effectof whichare improvediagnosis system betterthanBParithmetic

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