CN108897936A - 一种基于pso-bp模型的污水源热泵机组故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于PSO‑BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，包括：通过传感器采集到的污水源热泵机组运行的历史数据，获得无故障和故障运行的历史数据，对历史数据进行筛选和特征提取，构建BP神经网络模型，并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。经过PSO优化后的BP神经网络克服了在网络结构较大时单纯的BP网络不仅计算时间长，而且很容易陷入局部最小值而得不到最优结果的缺点，从而大幅提升了故障诊断模型准确率，增加了市场应用前景的可能性。
Description
技术领域
本发明属于热泵系统中热泵机组故障诊断技术领域，特别涉及一种基于PSO-BP模型 的污水源热泵机组故障诊断方法。
背景技术
目前，现代社会的发展与经济的繁荣，与能源的发展变革息息相关。随着我国城市化进程的加速能耗呈急剧上扬趋势，为了节约能源，现在大力推广新型的能源替代矿石能源，而污水源热泵是近年来大力推广的一种清洁，绿色的能源替代品。
然而，随着热泵系统的逐步推广应用，由于受到热泵机组质量问题、运行控制系统部完备、缺乏系统优化设计、运行管理水平较低等因素的影响，使得一些热泵系统在运行过程中没有达到预期节能高效的效果。所以，在实际工程应用中，要高效节能运行，除了 有一个好的系统设计之外，一个能保证系统节能、经济运行的监控系统，也是非常重要的。
及时检测、诊断、预测及排除空调系统的故障可以节能降耗，帮助操作者及时做出正确决策，缩短故障修复时间，延长设备使用寿命，减少人员工作量，提高系统可用度以 及保证系统的最优运行。创造舒适、健康、卫生的室内环境，及时地排除或减少故障所带 来的后果离不开自动控制技术。据日本报道，采用机组设备的故障诊断技术后，可使每年 的维修费用减少25％～50％，故障停机时间减少75％。在我国如果将故障诊断这项技术推 广，每年可减少事故50％～70％，节约维修费用10％～30％，效益相当可观。据有关学者统 计，在热泵空调机组修复工作中，查找故障原因的时间占总排除故障时间的70％左右。 可见，有关这方面的研究工作有很大的必要性，而且具有巨大的社会和经济效益。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1，通过传感器采集到的污水源热泵机组运行的历史数据，获得无故障和故障运 行的历史数据；
步骤2，对历史数据进行筛选和特征提取；
步骤3，根据筛选后的数据构建BP神经网络模型；
步骤4，通过粒子群算法PSO优化BP神经网络的权值和阈值；
步骤5，使用构建的PSO-BP模型来进行故障诊断，并对该模型是否可用于污水源热泵机组的故障诊断进行评价；若各故障的诊断正确率均达到90％及以上，则该模型可用 于机组的故障诊断。
进一步的，步骤1中传感器包括温度传感器和压力传感器；若干温度传感器和压力传 感器安装在热泵机组上。
进一步的，步骤2中，特征选择的原则为获取成本低和对热泵机组的故障敏感；获取 成本低为由温度传感器和压力传感器获得的特征；对冷水机组的故障敏感为故障能引起特 征的显著变化。
进一步的，步骤3中，构建BP模型包括以下过程：
1)确定BP模型结构：BP的结构包括三层，第一层为输入层；第二层为中间层；第 三层为输出层；
2)确定BP模型的参数：输入层节点数为12个，对应于12种故障特征向量；输出层节点数为4个，对应于4种诊断结果；中间层节点数参照kolmogorov定理确定为25个。
进一步的，使用PSO优化构建的BP模型来提高故障诊断速度和准确率包括以下过程：
1)初始化BP网络结构，确定粒子群体规模N，设置初始惯性权重Wmax和最终的惯性权重Wmin，学习因子c1和c2，网络训练的最大迭代次数itermax；
2)建立PSO中粒子与需要优化的参数映射关系；
3)计算适应度函数
4)更新个体极值与全局极值；
5)根据公式(1),(2)速度与位置更新；
v＝v*w+c1*rand()*(·pbest-x)+c2*rand()*(gbest-x) (1)
x＝x+v (2)
式中pbest:个体极值；gbest:全局极值；
c1、c2：认知系数，也称为学习因子；
v、x：每个粒子的速度和位置；
w：惯性权重，用于调整微粒群的全局搜索和局部探索能力；当w值较大时，全局 寻优能力强，主要应用于粒子群寻优的初始阶段，当w值较小时，局部寻优能力强，主要 应用于粒子群寻优的后期阶段；本文中w定为由大到小线性递减，公式为：
式中wmax为最大惯性权重；wmin为最小惯性权重；iter为当前迭代次数；itermax为算法 迭代的总次数；
6)算法终止输出最优网络。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明提出的利用人工神经网络方法建立黑箱模型，通过传感器采集到的热泵机组 存储的历史数据，获得无故障和故障运行的历史数据，构建BP神经网络模型，并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。经过PSO优化后的BP神经网络克服 了在网络结构较大时单纯的BP网络不仅计算时间长，而且很容易陷入局部最小值而得不 到最优结果的缺点，从而大幅提升了故障诊断模型准确率，避免内了对热泵机组内部运行 机理的精确分析，能快速确定故障结果，省时省力；同时利用智能算法对神经网络进行优 化,从而提高了运行的效率和准确性。
附图说明
图1 BP神经网络结构图
图2 PSO算法优化BP神经网络的流程图；
图3 BP神经网络运行的迭代次数图。
图4 PSO-BP运行的迭代次数图
图5实验流程图
具体实施方式
下面对发明作进一步的详细说明，但并不作为对发明做任何限制的依据。
参照附图1所示，对本发明提出的基于BP神经网络三层结构模型的热泵机组故障诊 断方法的具体实施步骤如下：
步骤1：通过传感器采集到的污水源热泵机组运行的历史数据，获得无故障和故障运 行的历史数据；
步骤2：对历史数据进行筛选和特征提取；安装在现场的冷水机组的传感器包括温度、 压力传感器，即采集到的历史数据包括温度、压力等。其中温度压力传感器的安装成本低， 且故障能引起该特征的显著变化，综合考虑以温度压力信息为准。
步骤3：根据筛选后的数据构建BP神经网络模型；本发明采用了三层结构的网络模型；输入层节点数为12个，对应于12种故障特征向量。输出层节点数为4个，对应于4 种诊断结果，分别是正常运行状态、通过蒸发器的水流量减少、蒸发器结垢、冷凝器结垢。 中间层节点数参照kolmogorov定理确定为25个。
四种运行状况分别用三位二进制代码表示：
正常运行状态：0 0 0；
通过蒸发器的水流量减少：1 0 0；
蒸发器结垢：0 1 0；
冷凝器结垢：0 0 1；
同时也可进行两种故障同时发生的检测，如下：
通过蒸发器的水流量减少+蒸发器结垢：110；
通过蒸发器的水流量减少+冷凝器结垢：101；
蒸发器结垢+冷凝器结垢：011；
步骤4：通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值；由于BP网络采用 误差反传算法，其实质是一个无约束的非线性最优化计算过程，在网络结构较大时不仅计 算时间长，而且很容易陷入局部最小值而得不到最优结果。因此本发明考虑通过PSO算法 来优化BP网络的权值和阈值来避免出现以上情况。
1)初始化BP网络结构，确定粒子群体规模N(本发明设定为20)，设置初始、最终 的惯性权重(本发明设定wmax＝0.9，wmin＝0.4)，学习因子(本发明设定c1＝c2＝2.01)， 网络训练的最大迭代次数(本发明设定为50次)。
2)建立PSO中粒子与需要优化的参数映射关系；
3)计算适应度函数
4)更新个体极值与全局极值；
5)根据公式(1),(2)速度与位置更新；
v＝v*w+c1*rand(·)*(pbest-x)+c2*rand()*(gbest-x) (1)
x＝x+v (2)
6)算法终止输出最优网络。
步骤5：使用构建的PSO-BP模型来进行故障诊断，并对该模型是否可用于污水源热泵机组的故障诊断进行评价；若各故障的诊断正确率均达到90％及以上，则该模型可用 于机组的故障诊断；而实验结果均在90％的准确率以上。
PSO算法的基本思想是，将BP网络中需要调整的权值和偏差组成的失量看成是一个 粒子，通过粒子之间的竞争与合作来完成网络训练过程。PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己：一个是粒子本身目前所找到的最优解，称为个体极值；另一个是整个种群目前找到的最优解，即全局极值。在找到这两个最优值后，每个粒子来更新自己的速度和位置。
在符合计算适应度函数条件下，确认出最终的输出结 果；
由于算法进行的是回归计算，输出结果是非整数，在最终输出前用代码(MATLAB语言)
Y1(find(Y1<0.2))＝0；
Y1(find(Y1>＝0.8))＝1；
将输出阈值为小于0.2的视为0，大于0.8的视为1，将最终输出结果归结为0，1两种状态，而在(0.2，0.8)之间的值视为误测，计为非准确测量。
针对BP神经网络的算法本身局限性，本发明采用了PSO算法对BP神经网络进行了优化后训练迭代次数降低，诊断准确率提高(特别是在两种故障同时发生的时候，准确率有较大提升――见表3的21～25行数据诊断结果)。(具体见表3，图3，图4)
表1历史数据记录的故障类型；
表2将故障类型转化为二进制数据的故障种类矩阵；
表3BP与PSO-BP对实验结果的仿真精确度对比
表1故障类型
表2故障种类矩阵
表3 BP与PSO-BP对实验结果的仿真精确度对比
Claims (5)
1.一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过传感器采集到的污水源热泵机组运行的历史数据，获得无故障和故障运行的历史数据；
步骤2，对历史数据进行筛选和特征提取；
步骤3，根据筛选后的数据构建BP神经网络模型；
步骤4，通过粒子群算法PSO优化BP神经网络的权值和阈值；
步骤5，使用构建的PSO-BP模型来进行故障诊断，并对该模型是否可用于污水源热泵机组的故障诊断进行评价；若各故障的诊断正确率均达到90％及以上，则该模型可用于机组的故障诊断。
2.根据权利要求1所述的一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，其特征在于，步骤1中传感器包括温度传感器和压力传感器；若干温度传感器和压力传感器安装在热泵机组上。
3.根据权利要求1所述的一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，其特征在于，步骤2中，特征选择的原则为获取成本低和对热泵机组的故障敏感；获取成本低为由温度传感器和压力传感器获得的特征；对冷水机组的故障敏感为故障能引起特征的显著变化。
4.根据权利要求1所述的一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，其特征在于，步骤3中，构建BP模型包括以下过程：
1)确定BP模型结构：BP的结构包括三层，第一层为输入层；第二层为中间层；第三层为输出层；
2)确定BP模型的参数：输入层节点数为12个，对应于12种故障特征向量；输出层节点数为4个，对应于4种诊断结果；中间层节点数参照kolmogorov定理确定为25个。
5.根据权利要求1所述的一种基于PSO-BP模型的污水源热泵机组故障诊断方法，其特征在于，使用PSO优化构建的BP模型来提高故障诊断速度和准确率包括以下过程：
1)初始化BP网络结构，确定粒子群体规模N，设置初始惯性权重Wmax和最终的惯性权重Wmin，学习因子c1和c2，网络训练的最大迭代次数itermax；
2)建立PSO中粒子与需要优化的参数映射关系；
3)计算适应度函数
4)更新个体极值与全局极值；
5)根据公式(1),(2)速度与位置更新；
v＝v*w+c1*rand()*(pbest-x)+c2*rand()*(gbest-x) (1)
x＝x+v (2)
式中pbest:个体极值；gbest:全局极值；
c1、c2：认知系数，也称为学习因子；
v、x：每个粒子的速度和位置；
w：惯性权重，用于调整微粒群的全局搜索和局部探索能力；当w值较大时，全局寻优能力强，主要应用于粒子群寻优的初始阶段，当w值较小时，局部寻优能力强，主要应用于粒子群寻优的后期阶段；本文中w定为由大到小线性递减，公式为：
式中wmax为最大惯性权重；wmin为最小惯性权重；iter为当前迭代次数；itermax为算法迭代的总次数；
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Application publication date: 20181127 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |