CN110674893A - 一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法 - Google Patents

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CN110674893A CN201911049281.9A CN201911049281A CN110674893A CN 110674893 A CN110674893 A CN 110674893A CN 201911049281 A CN201911049281 A CN 201911049281A CN 110674893 A CN110674893 A CN 110674893A
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Abstract

本发明公开了一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，收集故障案例样本，将专家故障诊断经验用征兆穷举的方法形成故障经验样本，将故障案例样本和故障经验样本共同构成故障样本集。搭建误差反向传播神经网络模型，通过误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系。由学习好的神经网络用线性展开的方法求出故障和征兆之间的关系矩阵，对关系矩阵作归一化处理，提取出诊断经验中与征兆相对应的权系数以及诊断经验的可信度，实现对知识库中故障诊断经验的自适应修正。应用该方法可以从学习得到的神经网络模型中提炼出诊断经验，实现专家诊断经验的自适应修正。样本集数量越多，得到的诊断经验可靠度和可信度越高。

Description

一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法
技术领域
本发明属于机械设备故障诊断领域，具体涉及一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法。
背景技术
汽轮机、发电机、泵、风机、压缩机、电动机等各类旋转机械出现的故障比较复杂，故障诊断主要还是依靠专家经验。但专家经验存在一定的不确定性，诊断结论的准确性受专家认知水平的影响较大。专家的经验需要结合工程实际发生的故障案例不断补充和修正，越来越丰富，并越来越逼近实际情况。这就要求专家经验具有自适应修正能力。
神经网络具有较强的自学习能力，在故障诊断领域得到广泛应用。给定故障样本集，神经网络可以比较好地逼近输入和输出之间的函数映射关系。随着样本数量的增多，神经网络所建立的输入和输出之间的函数映射关系也越来越逼近实际情况。但是，神经网络所建立的模型本质上属于黑匣子模型，输出和输入之间的映射关系难以用易于理解的语义形式表示出来。因此该方法主要还是用于输入和输出之间函数关系的自适应修正，将该方法应用于专家经验的自适应修正时遇到了较大障碍。旋转机械故障诊断主要用到了两类数据，一类是故障案例样本，一类是专家经验。这是两类不同性质的数据。故障案例样本可以用征兆和故障对来表示，专家经验则更多地用广义产生式规则这样的语义表述形式。这两类知识对于故障诊断来说都很重要。自适应修正方法主要针对的是输入和输出之间的函数关系，因此需要有一种方法把专家经验也转变为输入和输出样本对，这样才便于利用各类自学习算法。
旋转机械向大型化方向发展后出现的故障越来越复杂，对其机理的认知并不是很深入，专家经验需要根据故障案例等不断更新，故障诊断系统中的知识库应具有良好的自适应修正能力。因此，研究一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法就显得很重要。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术的缺陷，本发明提供一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，该方法集成故障案例样本和专家经验知识，通过误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系。从学习好的神经网络提取出诊断经验中与征兆相对应的权系数以及诊断经验的可信度，实现对知识库中故障诊断经验的自适应修正。
技术方案：本发明所述的一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，包括如下步骤：
(1)收集故障案例，形成故障案例样本集；
(2)收集专家故障诊断经验，用征兆穷举方法形成故障经验样本集；
(3)将故障案例样本集和故障经验样本集组合在一起，形成故障样本集；
(4)将故障样本集中的征兆和故障分别作为神经网络输入和输出，将征兆数和故障数的最大值作为中间层单元个数，构建三层误差反向传播神经网络模型；
(5)将获取的故障样本集作为学习样本，采用误差方向传播算法对神经网络权系数进行修正，直到误差满足要求为止；
(6)计算神经网络模型中故障和征兆之间的关系矩阵；
(7)对关系矩阵作归一化处理；
(8)从计算结果中提取出征兆的权重和故障可信度，构成诊断经验。
其中，所述步骤(1)中，选择特征量xi,i＝1,2,...,m作为故障诊断的征兆，其中m为征兆的数量；选择故障yj,j＝1,2,...,n作为故障，其中n为故障的数量；将故障案例样本以征兆及其对应的故障形式表示出来，设故障样本总数为l1，故障样本表示为：
Figure BDA0002253414400000021
所述步骤(2)中，专家故障诊断经验用广义产生式规则形式表示如下：
Rule 1：IF(x1,w11)and(x2,w21)and……and(xm,wm1)THEN(y1,cf11)(y2,cf21)……(yn,cfn1)
Rule 2：IF(x1,w12)and(x2,w22)and……and(xm,wm2)THEN(y1,cf12)(y2,cf22)……(yn,cfn2)
Figure BDA0002253414400000031
Rule p：IF(x1,w1p)and(x2,w2p)and……and(xm,wmp)THEN(y1,cf1p)(y2,cf2p)……(yn,cfnp)
(2)
其中，wij为第j条经验中与征兆i相对应的权系数，cfkj为第j条经验中与故障k相对应的故障可信度因子；
对于第p条经验而言，已知各征兆值xi后，故障yk的值的计算方式为：
Figure BDA0002253414400000032
将每一个征兆的取值设定为xi＝0,0.5,1.0，则第p条经验转变为l2＝3m个样本集。
所述步骤(3)中，将l1个故障案例样本和l2故障经验样本共同构成故障样本集，总的故障样本数为l＝l1+l2。
所述步骤(4)中，构建的三层误差反向传播神经网络模型中，输入层对应着故障样本集中各征兆，输入节点数等于征兆的数量；输出层对应着故障样本集中各故障，输出节点数等于故障的数量；设定中间层节点数为征兆数量和故障数量的最大值；输入层和中间层各节点之间、中间层和输出层各节点之间采用全连接方式。
所述步骤(5)中，根据给定的故障样本集，通过神经网络模型中的误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系；
记：输入层节点到中间层各节点之间的权系数为wji，中间层节点到输出层各节点之间的权系数为vkj，采用Sigmoid函数的修正形式作为中间层和输出层节点的激活函数，即：
Figure BDA0002253414400000033
已知输入层各节点征兆值xi后，首先计算出中间层各节点输出：
Figure BDA0002253414400000041
其次计算出输出层各节点输出y′k：
Figure BDA0002253414400000042
误差反向传播神经网络模型中权系数wji和vkj的求解方法如下：
(5.1)初始时，设输入层到中间层的权系数wji以及中间层到输出层的权系数vkj为(0,1)区间内的随机数；
(5.2)给定一组样本xi，由式(5)和式(6)计算得到输出值y′k；定义误差为：
Figure BDA0002253414400000043
(5.3)给定误差阈值δ，如果E＞δ，按误差反向传播方法对权系数vkj进行修正：
Figure BDA0002253414400000044
其中，η为学习因子，取值[0,1)，上标N和O分别代表新值和旧值；
(5.4)按误差反向传播方法对权系数wji进行修改：
Figure BDA0002253414400000045
(5.5)重复步骤(5.2)～(5.4)，直到误差满足要求；
(5.6)给定另一组样本，重复步骤(5.2)～(5.5)，直到所有样本都完成；
(5.7)重复步骤(5.2)～(5.6)，直到所有误差小于给定值为止。
所述步骤(6)中，根据建立好的神经网络模型，用线性展开方法求出故障和征兆之间的关系矩阵R：
由神经网络模型得到：
Figure BDA0002253414400000046
在基准点
Figure BDA0002253414400000051
附近对上式作线性化展开后得到：
因为y′k|x＝0＝0，因此：
写为：
其中，rki代表第k个故障和第i个特征量之间的关系，计算方式如下：
Figure BDA0002253414400000055
所述步骤(7)中，对关系矩阵的行向量作归一化处理，得到：
Figure BDA0002253414400000056
定义变量
Figure BDA0002253414400000057
式(12)改写为：
比较式(3)和式(16)得：
Figure BDA0002253414400000061
wi＝r′ki
所述步骤(8)中，根据式(15)、式(16)和式(17)，从学习好的误差反向传播神经网络模型中提取出故障诊断经验，其中包含与征兆相对应的权系数以及经验的可信度，如下：
Rule 1：IF(x1,r′11)and(x2,r′12)and……and(xm,r′1m)THEN(y1,cf1)
Rule 2：IF(x1,r′21)and(x2,r′22)and……and(xm,r′2m)THEN(y2,cf2)
Rule p：IF IF(x1,r′n1)and(x2,r′n2)and……and(xm,r′nm)THEN(yn,cfn)
实现对知识库中诊断经验的自适应修正。
有益效果：该方法通过收集故障案例样本，并将专家故障诊断经验用征兆穷举的方法形成故障经验样本，将故障案例样本和故障经验样本共同构成故障样本集。搭建误差反向传播神经网络模型，通过误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系。由学习好的神经网络用线性展开的方法求出故障和征兆之间的关系矩阵，对关系矩阵作归一化处理，提取出诊断经验中与征兆相对应的权系数以及诊断经验的可信度，实现对知识库中故障诊断经验的自适应修正。应用该方法，可以从学习得到的神经网络模型中提炼出诊断经验，并可以实现专家诊断经验知识的自适应修正。样本集数量越多，所得到的诊断经验的可靠度和可信度越高。该方法尤其适用于旋转机械振动故障诊断问题。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明构建的三层误差反向传播神经网络模型示意图。
具体实施方式
下面，结合附图对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，包括如下步骤：
(1)收集故障案例，形成故障案例样本集；
选择特征量xi,i＝1,2,...,m作为故障诊断的征兆，其中m为征兆的数量；选择故障yj,j＝1,2,...,n作为故障，其中n为故障的数量；将故障案例样本以征兆及其对应的故障形式表示出来，设故障样本总数为l1，故障样本表示为：
Figure BDA0002253414400000071
(2)收集专家故障诊断经验，用征兆穷举方法形成故障经验样本集；
专家故障诊断经验用广义产生式规则形式表示如下：
Rule 1：IF(x1,w11)and(x2,w21)and……and(xm,wm1)THEN(y1,cf11)(y2,cf21)……(yn,cfn1)
Rule 2：IF(x1,w12)and(x2,w22)and……and(xm,wm2)THEN(y1,cf12)(y2,cf22)……(yn,cfn2)
Figure BDA0002253414400000072
Rule p：IF(x1,w1p)and(x2,w2p)and……and(xm,wmp)THEN(y1,cf1p)(y2,cf2p)……(yn,cfnp)
(2)
其中，wij为第j条经验中与征兆i相对应的权系数，cfkj为第j条经验中与故障k相对应的故障可信度因子；
对于第p条经验而言，已知各征兆值xi后，故障yk的值的计算方式为：
Figure BDA0002253414400000073
将每一个征兆的取值设定为xi＝0,0.5,1.0，以第p条经验为例，该条经验转变为l2＝3m个样本集，具体如表1所示：
表1第p条经验的样本集
Figure BDA0002253414400000074
Figure BDA0002253414400000081
(3)将故障案例样本集和故障经验样本集组合在一起，形成故障样本集；
将l1个故障案例样本和l2故障经验样本共同构成故障样本集，总的故障样本数为l＝l1+l2。
(4)将故障样本集中的征兆和故障分别作为神经网络输入和输出，将征兆数和故障数的最大值作为中间层单元个数，构建三层误差反向传播神经网络模型；
如图2所示，构建的三层误差反向传播神经网络模型中，输入层对应着故障样本集中各征兆，输入节点数等于征兆的数量；输出层对应着故障样本集中各故障，输出节点数等于故障的数量；设定中间层节点数为征兆数量和故障数量的最大值；输入层和中间层各节点之间、中间层和输出层各节点之间采用全连接方式。
(5)将获取的故障样本集作为学习样本，采用误差方向传播算法对神经网络权系数进行修正，直到误差满足要求为止；
根据给定的故障样本集，通过神经网络模型中的误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系；
记：输入层节点到中间层各节点之间的权系数为wji，中间层节点到输出层各节点之间的权系数为vkj，采用Sigmoid函数的修正形式作为中间层和输出层节点的激活函数，即：
Figure BDA0002253414400000082
已知输入层各节点征兆值xi后，首先计算出中间层各节点输出：
Figure BDA0002253414400000083
其次计算出输出层各节点输出y′k：
Figure BDA0002253414400000091
误差反向传播神经网络模型中权系数wji和vkj的求解方法如下：
(5.1)初始时，设输入层到中间层的权系数wji以及中间层到输出层的权系数vkj为(0,1)区间内的随机数；
(5.2)给定一组样本xi，由式(5)和式(6)计算得到输出值y′k；定义误差为：
Figure BDA0002253414400000092
(5.3)给定误差阈值δ，如果E＞δ，按误差反向传播方法对权系数vkj进行修正：
Figure BDA0002253414400000093
其中，η为学习因子，取值[0,1)，上标N和O分别代表新值和旧值；
(5.4)按误差反向传播方法对权系数wji进行修改：
Figure BDA0002253414400000094
(5.5)重复步骤(5.2)～(5.4)，直到误差满足要求；
(5.6)给定另一组样本，重复步骤(5.2)～(5.5)，直到所有样本都完成；
(5.7)重复步骤(5.2)～(5.6)，直到所有误差小于给定值为止。
(6)计算神经网络模型中故障和征兆之间的关系矩阵；
根据建立好的神经网络模型，用线性展开方法求出故障和征兆之间的关系矩阵R：
由神经网络模型得到：
在基准点
Figure BDA0002253414400000101
附近对上式作线性化展开后得到：
Figure BDA0002253414400000102
因为y′k|x＝0＝0，因此：
Figure BDA0002253414400000103
写为：
Figure BDA0002253414400000104
其中，rki代表第k个故障和第i个特征量之间的关系，计算方式如下：
Figure BDA0002253414400000105
(7)对关系矩阵的行向量作归一化处理，得到：
Figure BDA0002253414400000106
定义变量
Figure BDA0002253414400000107
式(12)改写为：
Figure BDA0002253414400000108
比较式(3)和式(16)得：
Figure BDA0002253414400000111
wi＝r′ki
(8)从计算结果中提取出征兆的权重和故障可信度，构成诊断经验：
根据式(15)、式(16)和式(17)，从学习好的误差反向传播神经网络模型中提取出故障诊断经验，其中包含与征兆相对应的权系数以及经验的可信度，如下：
Rule 1：IF(x1,r′11)and(x2,r′12)and……and(xm,r′1m)THEN(y1,cf1)
Rule 2：IF(x1,r′21)and(x2,r′22)and……and(xm,r′2m)THEN(y2,cf2)
Figure BDA0002253414400000112
Rule p：IF IF(x1,r′n1)and(x2,r′n2)and……and(xm,r′nm)THEN(yn,cfn)
实现对知识库中诊断经验的自适应修正。

Claims (10)

1.一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)收集故障案例，形成故障案例样本集；
(2)收集专家故障诊断经验，用征兆穷举方法形成故障经验样本集；
(3)将故障案例样本集和故障经验样本集组合在一起，形成故障样本集；
(4)将故障样本集中的征兆和故障分别作为神经网络输入和输出，将征兆数和故障数的最大值作为中间层单元个数，构建三层误差反向传播神经网络模型；
(5)将获取的故障样本集作为学习样本，采用误差方向传播算法对神经网络权系数进行修正，直到误差满足要求为止；
(6)计算神经网络模型中故障和征兆之间的关系矩阵；
(7)对关系矩阵作归一化处理；
(8)从计算结果中提取出征兆的权重和故障可信度，构成诊断经验。
2.根据权利要求1所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(1)中，选择特征量xi,i＝1,2,...,m作为故障诊断的征兆，其中m为征兆的数量；选择故障yj,j＝1,2,...,n作为故障，其中n为故障的数量；将故障案例样本以征兆及其对应的故障形式表示出来，设故障样本总数为l1，故障样本表示为：
Figure FDA0002253414390000011
3.根据权利要求2所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(2)中，专家故障诊断经验用广义产生式规则形式表示如下：
Rule 1：IF(x1,w11)and(x2,w21)and……and(xm,wm1)THEN(y1,cf11)(y2,cf21)……(yn,cfn1)Rule 2：IF(x1,w12)and(x2,w22)and……and(xm,wm2)THEN(y1,cf12)(y2,cf22)……(yn,cfn2)
Figure FDA0002253414390000012
Rule p：IF(x1,w1p)and(x2,w2p)and……and(xm,wmp)THEN(y1,cf1p)(y2,cf2p)……(yn,cfnp) (2)
其中，wij为第j条经验中与征兆i相对应的权系数，cfkj为第j条经验中与故障k相对应的故障可信度因子；
对于第p条经验而言，已知各征兆值xi后，故障yk的值的计算方式为：
Figure FDA0002253414390000021
将每一个征兆的取值设定为xi＝0,0.5,1.0，则第p条经验转变为l2＝3m个样本集。
4.根据权利要求3所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(3)中，将l1个故障案例样本和l2故障经验样本共同构成故障样本集，总的故障样本数为l＝l1+l2。
5.根据权利要求4所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(4)中，构建的三层误差反向传播神经网络模型中，输入层对应着故障样本集中各征兆，输入节点数等于征兆的数量；输出层对应着故障样本集中各故障，输出节点数等于故障的数量；设定中间层节点数为征兆数量和故障数量的最大值；输入层和中间层各节点之间、中间层和输出层各节点之间采用全连接方式。
6.根据权利要求5所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(5)中，根据给定的故障样本集，通过神经网络模型中的误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系；
记：输入层节点到中间层各节点之间的权系数为wji，中间层节点到输出层各节点之间的权系数为vkj，采用Sigmoid函数的修正形式作为中间层和输出层节点的激活函数，即：
Figure FDA0002253414390000022
已知输入层各节点征兆值xi后，首先计算出中间层各节点输出：
Figure FDA0002253414390000023
其次计算出输出层各节点输出y'k：
Figure FDA0002253414390000031
7.根据权利要求6所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，误差反向传播神经网络模型中权系数wji和vkj的求解方法如下：
(5.1)初始时，设输入层到中间层的权系数wji以及中间层到输出层的权系数vkj为(0,1)区间内的随机数；
(5.2)给定一组样本xi，由式(5)和式(6)计算得到输出值y'k；定义误差为：
Figure FDA0002253414390000032
(5.3)给定误差阈值δ，如果E＞δ，按误差反向传播方法对权系数vkj进行修正：
Figure FDA0002253414390000033
其中，η为学习因子，取值[0,1)，上标N和O分别代表新值和旧值；
(5.4)按误差反向传播方法对权系数wji进行修改：
(5.5)重复步骤(5.2)～(5.4)，直到误差满足要求；
(5.6)给定另一组样本，重复步骤(5.2)～(5.5)，直到所有样本都完成；
(5.7)重复步骤(5.2)～(5.6)，直到所有误差小于给定值为止。
8.根据权利要求6或7所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(6)中，根据建立好的神经网络模型，用线性展开方法求出故障和征兆之间的关系矩阵R：
由神经网络模型得到：
Figure FDA0002253414390000041
在基准点
Figure FDA0002253414390000042
附近对上式作线性化展开后得到：
因为y'k|x＝0＝0，因此：
Figure FDA0002253414390000044
写为：
Figure FDA0002253414390000045
其中，rki代表第k个故障和第i个特征量之间的关系，计算方式如下：
Figure FDA0002253414390000046
9.根据权利要求8所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(7)中，对关系矩阵的行向量作归一化处理，得到：
Figure FDA0002253414390000047
定义变量
Figure FDA0002253414390000051
式(12)改写为：
Figure FDA0002253414390000052
比较式(3)和式(16)得：
Figure FDA0002253414390000053
10.根据权利要求9所述的旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，其特征在于，所述步骤(8)中，根据式(15)、式(16)和式(17)，从学习好的误差反向传播神经网络模型中提取出故障诊断经验，其中包含与征兆相对应的权系数以及经验的可信度，如下：
Rule 1：IF(x1,r′11)and(x2,r′12)and……and(xm,r′1m)THEN(y1,cf1)
Rule 2：IF(x1,r′21)and(x2,r′22)and……and(xm,r′2m)THEN(y2,cf2)
Figure FDA0002253414390000054
Rule p：IF IF(x1,r′n1)and(x2,r′n2)and……and(xm,r′nm)THEN(yn,cfn)
实现对知识库中诊断经验的自适应修正。
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