CN109344502B - 基于ga-bp算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法 - Google Patents

基于ga-bp算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于GA‑BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，采集数据样本及数据归一化处理‑确定一次BP神经网络拓扑结构、参数设置及初始权值阈值‑GA算法对一次BP神经网络初始权值阈值进行寻优‑建立轴系中间轴承支反力与中间轴承变位值之间的拟合关系‑检验拟合关系计算精度‑拟合关系的应用。本发明在船舶轴系校中领域引入遗传算法优化BP神经网络的方法，可以针对不同状况根据轴系的轴承变位值来预测轴承负荷值，进而调整轴承高度，确保轴承负荷在允许的范围内，以保证轴系安全运转；本发明对于船舶轴系安装校中具有现实指导意义，有助于提高轴系安装质量和缩短安装时间。

Description

基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法
技术领域
本发明属于海洋工程中间轴承安装变位技术领域，具体地指一种基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法。
背景技术
随着船舶建造的大型化、智能化发展趋势，推进轴系的合理安装校中问题显得尤为重要。在推进轴系的安装过程中，中间轴承的变位调整是重要环节，根据《钢质海船入级规范》要求，轴系安装后，需要采用顶举法检验轴承实际支反力，确保其不超出主机厂设计工况计算值的±20％。因此如何快速求得各轴承实际所需调整变位值，缩短安装校中时间，提高轴系安装质量成为研究热点。目前大多数船厂解决轴系安后不对中问题，普遍采用试凑法来调整中间轴承变位值，该方法对安装工人的经验要求很高，安装周期过长。而现有轴系安装校中变位调整缺乏具体参数指导，且各中间轴承实际支反力与变位值间呈非线性特点。
发明内容
本发明的目的就是要针上述技术的不足，提供了一种基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，为轴系安装校中提供变位值参数指导，有助于提高安装质量和缩短安装时间。
为实现上述目的，本发明所设计的基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，调整方法如下：
1)采集数据样本及数据归一化处理
通过现场实际测量船舶轴系的中间轴承支反力和中间轴承支反力对应的中间轴承变位值，并将中间轴承支反力作为网络输入量、中间轴承变位值作为网络输出量；
一个中间轴承支反力和该中间轴承支反力对应的中间轴承变位值作为一组数据样本，共采集N组数据样本；选取前M组数据样本作为神经网络的训练样本、后(N-M)组数据样本作为神经网络的测试样本，N、M均为自然数；
并对所有数据样本进行归一化处理，将所有数据样本中的中间轴承支反力数据和中间轴承变位值数据均归一化至[0,1]；
2)确定一次BP神经网络拓扑结构、参数设置及初始权值阈值
2a)确定一次BP神经网络拓扑结构
一次BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层；
2b)设置一次BP神经网络参数
选择对数S型logsig函数作为隐含层节点转移函数，设定线性purelin函数作为输出层节点转移函数，设定Levenbrg_Marquardt的trainlm函数作为BP神经网络算法的训练函数；
2c)确定一次BP神经网络的初始权值阈值
给一次BP神经网络的各个初始权值阈值赋予[-1,1]内的随机值；
3)GA算法对一次BP神经网络初始权值阈值进行寻优
通过GA算法对步骤2c)中一次BP神经网络初始权值阈值进行进化：
3a)根据一次BP神经网络的初始权值阈值，计算得到拟合中间轴承变位值，根据训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值计算均方误差和；均方误差和由小到大依次排序，选取均方误差和最小的前10～20个个体组成新种群，对新种群进行交叉、突变，得到新的个体种群；
3b)利用更新后的权值阈值，重复步骤3a)，直至进化20～50次，将进化过程中使均方误差和最小的个体赋值给一次BP神经网络，遗传进化结束；
4)建立轴系中间轴承支反力与中间轴承变位值之间的拟合关系
4a)确定二次BP神经网络拓扑结构
二次BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层；
4b)二次BP神经网络参数设置
选择对数S型logsig函数作为隐含层节点转移函数，设定线性purelin函数作为输出层节点转移函数，设定Levenbrg_Marquardt的trainlm函数作为BP神经网络算法的训练函数；
4c)确定二次BP神经网络的初始权值阈值
二次BP神经网络的初始权值阈值为步骤3)中一次BP神经网络进化后的权值阈值；
4d)将步骤1)归一化后的训练样本对步骤4c)中的二次BP神经网络进行训练，计算得到拟合中间轴承变位值；若训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值间均方误差和小于预设精度目标值，则训练终止，神经网络构建的拟合关系形成；若训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值间均方误差和大于预设精度目标值，则按照误差反向传递原则，更新网络权值阈值；
5)检验拟合关系计算精度
将步骤2)中的测试样本中的测试输入向量输入步骤4d)的拟合关系，计算得到拟合中间轴承变位值，将拟合中间轴承变位值进行反归一化处理，与测试样本中的输出向量进行对比，若拟合关系的精度误差满足《钢质海船入级规范》要求±20％则该拟合关系符合要求，若拟合关系的精度误差不满足《钢质海船入级规范》要求±20％，则跳转至步骤3)，继续执行步骤3)和步骤4)得到中间轴承支反力与中间轴承变位值之间拟合关系的精度误差直至满足《钢质海船入级规范》要求±20％；
6)拟合关系的应用
将设计校中计算书给出的中间轴承轴承支反力，作为输入向量输入步骤4d)所建立的拟合关系，计算得到拟合中间轴承变位值。
进一步地，所述步骤1)中，归一化处理的具体公式如下：
Figure BDA0001818787790000031
式中：x为中间轴承支反力、x'为归一化处理后的中间轴承支反力、xmin为中间轴承支反力的最小值、xmax为中间轴承支反力的最大值；
或者，x为中间轴承变位值、x'为归一化处理后的中间轴承变位值、xmin为中间轴承变位值的最小值、xmax为中间轴承变位值的最大值。
进一步地，所述步骤2a)中，输入层包括n个输入节点数，输入向量组的每个向量元素是1#中间轴承支反力、2#中间轴承支反力、3#中间轴承支反力……n#中间轴承支反力；输出层包括m个输出节点数，输出向量组的每个向量元素是1#中间轴承变位值、2#中间轴承变位值、3#中间轴承变位值……m#中间轴承变位值；隐含层节点数
Figure BDA0001818787790000041
n、m均为自然数，a为0至10之间的整数。
进一步地，所述步骤2b)中，一次BP神经网络性能函数MSE，迭代次数为P次、学习率为0.05、预设精度目标值为0.0001，P为自然数。
进一步地，所述步骤3a)中，交叉概率η为0.1～0.4、突变概率P为0.1～0.2。
进一步地，所述步骤4a)中，输入层包括n个输入节点数，输入向量组的每个向量元素是1#中间轴承支反力、2#中间轴承支反力、3#中间轴承支反力……n#中间轴承支反力；输出层包括m个输出节点数，输出向量组的每个向量元素是1#中间轴承变位值、2#中间轴承变位值、3#中间轴承变位值……m#中间轴承变位值；隐含层节点数
Figure BDA0001818787790000042
n、m均为自然数，a为0至10之间的整数。
进一步地，所述步骤4b)中，二次BP神经网络性能函数MSE，迭代次数为P次、学习率为0.05、预设精度目标值为0.0001，P为自然数。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：通过现场测量的中间轴承支反力和中间轴承变位值数据，然后建立船舶轴系中间轴承支反力与中间轴承变位值拟合关系，最后利用该拟合关系基于设计支反力计算得到所需调整变位值，为轴系安装校中提供变位值参数指导。本发明在船舶轴系校中领域引入遗传算法优化BP神经网络的方法，可以针对不同状况根据轴系的轴承变位值来预测轴承负荷值，进而调整轴承高度，确保轴承负荷在允许的范围内，以保证轴系安全运转；本发明对于船舶轴系安装校中具有现实指导意义，有助于提高轴系安装质量和缩短安装时间。
附图说明
图1为实施例中拟合中间轴承变位置误差曲线图；
图2为实施例中中间轴承支反力误差百分比曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明，便于更清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。
一种基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，具体调整方法如下：
1)采集数据样本及数据归一化处理
通过现场实际测量船舶轴系的中间轴承支反力和中间轴承支反力对应的中间轴承变位值，并将中间轴承支反力作为网络输入量、中间轴承变位值作为网络输出量；
一个中间轴承支反力和该中间轴承支反力对应的中间轴承变位值作为一组数据样本，共采集N组数据样本；选取前M组数据样本作为神经网络的训练样本、后(N-M)组数据样本作为神经网络的测试样本，N、M均为自然数；其中，训练样本用于对BP神经网络进行训练，并建立中间轴承支反力与中间轴承变位值之间的拟合关系，测试样本用于检验该拟合关系的计算精度；
并对所有数据样本(包括训练样本和测试样本)进行归一化处理，将所有数据样本中的中间轴承支反力数据和中间轴承变位值数据均归一化至[0,1]；归一化处理能够消除数据间的量级、单位差别，另外，又由于BP神经网络的隐含层节点转移函数多采用对数S型函数，归一化还可以抑制输入的数据绝对值过大而出现神经元饱和状况，避免权值调整进入误差曲面的平缓区；
归一化处理的具体公式如下：
Figure BDA0001818787790000051
式中：x为中间轴承支反力、x'为归一化处理后的中间轴承支反力、xmin为中间轴承支反力的最小值、xmax为中间轴承支反力的最大值；
或者，x为中间轴承变位值、x'为归一化处理后的中间轴承变位值、xmin为中间轴承变位值的最小值、xmax为中间轴承变位值的最大值；
2)确定一次BP神经网络拓扑结构、参数设置及初始权值阈值
2a)确定一次BP神经网络拓扑结构
如图2所示，一次BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层；其中，输入层包括n个输入节点数，输入向量组的每个向量元素是1#中间轴承支反力、2#中间轴承支反力、3#中间轴承支反力……n#中间轴承支反力；输出层包括m个输出节点数，输出向量组的每个向量元素是1#中间轴承变位值、2#中间轴承变位值、3#中间轴承变位值……m#中间轴承变位值；隐含层节点数
Figure BDA0001818787790000061
n、m均为自然数，a为0至10之间的整数，计算得出隐藏层节点数l为2至11之间常数，并结合网络实际训练误差确定合适的隐层节点数目；
2b)设置一次BP神经网络参数
选择对数S型logsig函数作为隐含层节点转移函数，设定线性purelin函数作为输出层节点转移函数，设定Levenbrg_Marquardt的trainlm函数作为BP神经网络算法的训练函数，并设定一次BP神经网络性能函数MSE，迭代次数为P次、学习率为0.05、预设精度目标值为0.0001，P为自然数；
2c)确定一次BP神经网络的初始权值阈值
给一次BP神经网络的各个初始权值阈值赋予[-1,1]内的随机值；
3)GA(遗传)算法对一次BP神经网络初始权值阈值进行寻优
通过GA算法对步骤2c)中一次BP神经网络初始权值阈值进行进化：
3a)根据一次BP神经网络的初始权值阈值，计算得到拟合中间轴承变位值，根据训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值计算均方误差和(计算均方误差和的方法详细步骤参见教材MATLAB神经网络案列分析page2)；均方误差和由小到大依次排序，选取均方误差和(即适应度值大)最小的前10～20个个体组成新种群，对新种群进行交叉、突变，得到新的个体种群，其中，交叉概率η为0.1～0.4、突变概率P为0.1～0.2，采用GA算法的最终目的是将最优权值阈值赋给BP神经网络，提高BP神经网络的泛化能力，避免陷入局部最优的弊端；
3b)利用更新后的权值阈值，重复步骤3a)，直至进化20～50次，将进化过程中使均方误差和最小的个体赋值给一次BP神经网络，遗传进化结束；
4)建立轴系中间轴承支反力与中间轴承变位值之间的拟合关系
4a)确定二次BP神经网络拓扑结构
如图2所示，二次BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层；其中，输入层包括n个输入节点数，输入向量组的每个向量元素是1#中间轴承支反力、2#中间轴承支反力、3#中间轴承支反力……n#中间轴承支反力；输出层包括m个输出节点数，输出向量组的每个向量元素是1#中间轴承变位值、2#中间轴承变位值、3#中间轴承变位值……m#中间轴承变位值；隐含层节点数
Figure BDA0001818787790000071
n、m均为自然数，a为0至10之间的整数，计算得出隐藏层节点数l为2至11之间常数，并结合网络实际训练误差确定合适的隐层节点数目；
4b)二次BP神经网络参数设置
选择对数S型logsig函数作为隐含层节点转移函数，设定线性purelin函数作为输出层节点转移函数，设定Levenbrg_Marquardt的trainlm函数作为BP神经网络算法的训练函数，并设定二次BP神经网络性能函数MSE，迭代次数为P次、学习率为0.05、预设精度目标值为0.0001，P为自然数；
4c)确定二次BP神经网络的初始权值阈值
二次BP神经网络的初始权值阈值为步骤3)中一次BP神经网络进化后的权值阈值；
4d)将步骤1)归一化后的训练样本对步骤4c)中的二次BP神经网络进行训练，计算得到拟合中间轴承变位值；若训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值间均方误差和小于预设精度目标值，则训练终止，神经网络构建的拟合关系形成；若训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值间均方误差和大于预设精度目标值，则按照误差反向传递原则，更新网络权值阈值(详细步骤参见教材MATLAB神经网络案列分析page6)；
5)检验拟合关系计算精度
将步骤2)中的测试样本中的测试输入向量输入步骤4d)的拟合关系，计算得到拟合中间轴承变位值，将拟合中间轴承变位值进行反归一化处理，与测试样本中的输出向量进行对比，若拟合关系的精度误差满足《钢质海船入级规范》要求±20％则该拟合关系符合要求，若拟合关系的精度误差不满足《钢质海船入级规范》要求±20％，则跳转至步骤3)，继续执行步骤3)和步骤4)得到中间轴承支反力与中间轴承变位值之间拟合关系的精度误差直至满足《钢质海船入级规范》要求±20％；
6)拟合关系的应用
将设计校中计算书给出的中间轴承轴承支反力，作为输入向量输入步骤4d)所建立的拟合关系，计算得到拟合中间轴承变位值，该拟合中间轴承变位值是根据设计校中计算书给出的中间轴承支反力得到的，即根据该拟合中间轴承变位值进行中间轴承变位调整。
通过现场测量的中间轴承支反力和中间轴承变位值数据，然后建立船舶轴系中间轴承支反力与中间轴承变位值拟合关系，最后利用该拟合关系基于设计支反力计算得到所需调整变位值，为轴系安装校中提供变位值参数指导。本发明在船舶轴系校中领域引入遗传算法优化BP神经网络的方法，可以针对不同状况根据轴系的轴承变位值来预测轴承负荷值，进而调整轴承高度，确保轴承负荷在允许的范围内，以保证轴系安全运转；本发明对于船舶轴系安装校中具有现实指导意义，有助于提高轴系安装质量和缩短安装时间。
下面结合具体例子进一步详细阐述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法。
表1为80组数据样本和所有数据样本归一化后的相应数据，其中，选取前72组数据样本作为神经网络的训练样本、后8组数据样本作为神经网络的测试样本。
表1
Figure BDA0001818787790000091
Figure BDA0001818787790000101
确定步骤2)中BP神经网络拓扑结构中输入层包括3个输入节点数，输出层包括3个输出节点数，隐含层节点数位7个，预设精度目标值为0.0001，通过步骤3)计算出如表2的最优个体。
表2
Figure BDA0001818787790000102
其中，输入层节点数(3)×隐含层节点数(7)＝21，对应第一行数据；隐含层节点数(7)＝7，对应第二行数据；隐含层节点数(7)×输出层节点数(3)＝21，对应第三行数据；输出层节点数(3)＝3。
结合表2中的最优个体通过步骤4)建立拟合关系，拟合关系的数值模型具体形式如下，将最优个体分别赋值以下四部分：输入层与隐含层连接权值ωij，隐含层阈值aj，隐含层与输出层连接权值ωjk，输出层阈值bk。以下符号分别代表，l为隐含层节点数，n为输入层节点数，m为输出层节点数，j为隐含层节点数。选取隐含层激励函数f，激励函数的表达形式：
Figure BDA0001818787790000111
其拟合关系建立过程也是数学公式的表达过程，其具体计算过程：
1.隐含层输出值Hj的计算：
Figure BDA0001818787790000112
2.拟合输出值Ok的计算：
Figure BDA0001818787790000113
由xi计算拟合值Ok的拟合关系：
Figure BDA0001818787790000114
通过步骤5)检验步骤4)中的拟合关系精度，如图1和图2所示，图1为拟合中间轴承变位置误差，图2为中间轴承支反力误差百分比，均满足《钢质海船入级规范》要求±20％。
拟合关系的应用
将该轴系设计工况中间轴承支反力导入所建立的拟合关系，计算得到中间各轴承相应的实际所需调整中间轴承变位值(拟合值)，根据得到的中间轴承变位值数据对中间轴承径向高度进行调整，调整后轴承实际支反力与设计工况支反力如表3所示：
表3中间轴承变位调整后支反力和误差
Figure BDA0001818787790000115

Claims (7)

1.一种基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：调整方法如下：
1)采集数据样本及数据归一化处理
通过现场实际测量船舶轴系的中间轴承支反力和中间轴承支反力对应的中间轴承变位值，并将中间轴承支反力作为网络输入量、中间轴承变位值作为网络输出量；
一个中间轴承支反力和该中间轴承支反力对应的中间轴承变位值作为一组数据样本，共采集N组数据样本；选取前M组数据样本作为神经网络的训练样本、后(N-M)组数据样本作为神经网络的测试样本，N、M均为自然数；
并对所有数据样本进行归一化处理，将所有数据样本中的中间轴承支反力数据和中间轴承变位值数据均归一化至[0,1]；
2)确定一次BP神经网络拓扑结构、参数设置及初始权值阈值
2a)确定一次BP神经网络拓扑结构
一次BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层；
2b)设置一次BP神经网络参数
选择对数S型logsig函数作为隐含层节点转移函数，设定线性purelin函数作为输出层节点转移函数，设定Levenbrg_Marquardt的trainlm函数作为BP神经网络算法的训练函数；
2c)确定一次BP神经网络的初始权值阈值
给一次BP神经网络的各个初始权值阈值赋予[-1,1]内的随机值；
3)GA算法对一次BP神经网络初始权值阈值进行寻优
通过GA算法对步骤2c)中一次BP神经网络初始权值阈值进行进化：
3a)根据一次BP神经网络的初始权值阈值，计算得到拟合中间轴承变位值，根据训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值计算均方误差和；均方误差和由小到大依次排序，选取均方误差和最小的前10～20个个体组成新种群，对新种群进行交叉、突变，得到新的个体种群；
3b)利用更新后的权值阈值，重复步骤3a)，直至进化20～50次，将进化过程中使均方误差和最小的个体赋值给一次BP神经网络，遗传进化结束；
4)建立轴系中间轴承支反力与中间轴承变位值之间的拟合关系
4a)确定二次BP神经网络拓扑结构
二次BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层；
4b)二次BP神经网络参数设置
选择对数S型logsig函数作为隐含层节点转移函数，设定线性purelin函数作为输出层节点转移函数，设定Levenbrg_Marquardt的trainlm函数作为BP神经网络算法的训练函数；
4c)确定二次BP神经网络的初始权值阈值
二次BP神经网络的初始权值阈值为步骤3)中一次BP神经网络进化后的权值阈值；
4d)将步骤1)归一化后的训练样本对步骤4c)中的二次BP神经网络进行训练，计算得到拟合中间轴承变位值；若训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值间均方误差和小于预设精度目标值，则训练终止，神经网络构建的拟合关系形成；若训练样本的中间轴承变位值与拟合中间轴承变位值间均方误差和大于预设精度目标值，则按照误差反向传递原则，更新网络权值阈值；
5)检验拟合关系计算精度
将步骤2)中的测试样本中的测试输入向量输入步骤4d)的拟合关系，计算得到拟合中间轴承变位值，将拟合中间轴承变位值进行反归一化处理，与测试样本中的输出向量进行对比，若拟合关系的精度误差满足《钢质海船入级规范》要求±20％则该拟合关系符合要求，若拟合关系的精度误差不满足《钢质海船入级规范》要求±20％，则跳转至步骤3)，继续执行步骤3)和步骤4)得到中间轴承支反力与中间轴承变位值之间拟合关系的精度误差直至满足《钢质海船入级规范》要求±20％；
6)拟合关系的应用
将设计校中计算书给出的中间轴承轴承支反力，作为输入向量输入步骤4d)所建立的拟合关系，计算得到拟合中间轴承变位值。
2.根据权利要求1所述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：所述步骤1)中，归一化处理的具体公式如下：
Figure FDA0001818787780000031
式中：x为中间轴承支反力、x'为归一化处理后的中间轴承支反力、xmin为中间轴承支反力的最小值、xmax为中间轴承支反力的最大值；
或者，x为中间轴承变位值、x'为归一化处理后的中间轴承变位值、xmin为中间轴承变位值的最小值、xmax为中间轴承变位值的最大值。
3.根据权利要求1所述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：所述步骤2a)中，输入层包括n个输入节点数，输入向量组的每个向量元素是1#中间轴承支反力、2#中间轴承支反力、3#中间轴承支反力……n#中间轴承支反力；输出层包括m个输出节点数，输出向量组的每个向量元素是1#中间轴承变位值、2#中间轴承变位值、3#中间轴承变位值……m#中间轴承变位值；隐含层节点数
Figure FDA0001818787780000032
n、m均为自然数，a为0至10之间的整数。
4.根据权利要求1所述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：所述步骤2b)中，一次BP神经网络性能函数MSE，迭代次数为P次、学习率为0.05、预设精度目标值为0.0001，P为自然数。
5.根据权利要求1所述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：所述步骤3a)中，交叉概率η为0.1～0.4、突变概率P为0.1～0.2。
6.根据权利要求1所述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：所述步骤4a)中，输入层包括n个输入节点数，输入向量组的每个向量元素是1#中间轴承支反力、2#中间轴承支反力、3#中间轴承支反力……n#中间轴承支反力；输出层包括m个输出节点数，输出向量组的每个向量元素是1#中间轴承变位值、2#中间轴承变位值、3#中间轴承变位值……m#中间轴承变位值；隐含层节点数
Figure FDA0001818787780000041
n、m均为自然数，a为0至10之间的整数。
7.根据权利要求1所述基于GA-BP算法的船舶轴系中间轴承安装变位调整方法，其特征在于：所述步骤4b)中，二次BP神经网络性能函数MSE，迭代次数为P次、学习率为0.05、预设精度目标值为0.0001，P为自然数。
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