基于遺傳算法的B P神經網絡在柴油機故障診斷中的應用

李海斌

（西安石油大學 機械工程學院，陜西 西安 710065）

柴油機缸蓋振動信號中包含著豐富的工作狀態信息，在對其現代診斷技術中，基于振動信號分析的診斷方法顯示出了其優越性，利用缸蓋振動信號診斷柴油機故障是一種有效方法。故障特征的提取和故障類型的識別是利用振動信號分析法在對柴油機進行故障診斷過程中兩個最為重要的過程。根據提取的故障特征識別柴油機的故障類型是一個典型的模式識別問題，對柴油機故障類型識別采用恰當的模式識別方法就尤為重要。神經網絡作為一種自適應的模式識別技術，其通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區域，而不需要預先給出有關模式的經驗知識和判斷函數；它可以充分利用狀態信息，對來自于不同狀態的信息逐一進行訓練而獲得某種映射關系。鑒于其自身特性，在故障模式識別領域中有著越來越廣泛的應用。而據統計，有80%～90%的神經網絡模型都是采用了BP網絡或者是它的變形。BP網絡是前向網絡的核心部分，是神經網絡中最精華、最完美的部分。但是它也存在一些缺陷，例如學習收斂速度、不能保證收斂到全局最小點、網絡結構不易確定。遺傳算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索算法。其基本操作是選擇、交叉和變異，核心內容是參數編碼、初始群體的設定、適應度函數的設計、遺傳操作設計和控制參數的設定。遺傳算法通過種群隨機搜索，對數據進行并行處理，將結果收斂到全局最優解。因此，將遺傳算法與BP神經網絡結合應用于柴油機故障診斷中，可以提高網絡的性能，避免網絡陷入局部極小解，進而實現對設備故障的識別。

1 BP神經網絡

1.1 BP神經元模型在柴油機故障診斷中的應用

BP神經網絡是一種多層前饋型神經網絡，其神經元的傳遞是S型函數，輸出量為0至1之間的連續量，它可以實現從輸入到輸出的任意非線性映射。由于權值的調整采用反向傳播學習算法，因此也稱為其為BP網絡。

圖1 BP神經元模型

上圖給出一個基本的BP神經元模型，它具有R個輸入，每個輸入都通過一個適當的權值和ω下一層相連，網絡輸入可表示為：

a=f（wp+b）

f就是表示輸入/輸出關系的傳遞函數。

BP神經網絡的結構與所有影響齒輪故障的特征因素有關。柴油機運動部件多而復雜，激勵源眾多且其頻率范圍寬廣，加之噪聲的融入，使得柴油機表面振動信號極為復雜。基于這種特點，可以確定用于柴油機故障診斷的BP神經網絡的輸入層、輸出層隱含層以及節點數等。由小波包提取各柴油機故障的特征值作為輸入節點，輸出節點數目與柴油機故障類別的數目有關。

1.2 BP神經網絡與遺傳算法

BP神經網絡又稱為反向傳播算法，其算法數學意義明確、步驟分明，是神經網絡中最為常用、最有效、最活躍的一種網絡模型。常用方法梯度下降法和動量法，但是梯度下降法訓練速度較慢，效率比較低，訓練易陷入癱瘓，而且其實質是單點搜索算法，不具有全局搜索能力；動量法因為學習率的提高通常比單純的梯度下降法要快一些，但在實際應用中速度還是不夠；BP神經網絡學習訓練開始時網絡的結構參數是隨機給定的，因此結果存在一定的隨機性。

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，它是由美國密歇根大學的J.Holland教授于1975年首先提出來的，遺傳算法具有很強的宏觀搜索能力和良好的全局優化性能，因此將遺傳算法與BP神經網絡結合，訓練時先用遺傳算法對神經網絡的權值進行尋找，將搜索范圍縮小后，再利用BP網絡來進行精確求解，可以達到全局尋找和快速高效的目的，并且可以避免局部極小點問題。該算法不僅具有全局搜索能力，而且提高了局部搜索能力，從而增強了在搜索過程中自動獲取和積累搜索空間知識及自應用地控制搜索的能力，從而使結果的性質得以極大的改善。

2 基于遺傳算法的BP神經網絡

遺傳算法優化BP神經網絡主要分為：BP神經網絡結構確定、遺傳算法優化權值和閥值、BP神經網絡訓練及預測。其中，BP神經網絡的拓撲結構是根據樣本的輸入/輸出個數確定的，這樣就可以確定遺傳算法優化參數的個數，從而確定種群個體的編碼長度。因為遺傳算法優化參數是BP神經網絡的初始權值和閥值，只要網絡結構已知，權值和閥值的個數就已知了。神經網絡的權值和閥值一般是通過隨機初始化為[-0.5,0.5]區間的隨機數，這個初始化參數對網絡訓練的影響很大，但是又無法準確獲得，對于相同的初始權重值和閥值，網絡的訓練結果是一樣的，引入遺傳算法就是為了優化出最佳的初始權值和閥值。

2.1 基于遺傳算法的BP神經網絡在柴油機故障診斷中的應用

通過基于遺傳算法的BP神經網絡建立小波包特征量與故障之間的對應關系。表1為柴油機常見故障在不同頻段的能量分布，構成了人工神經網絡的訓練樣本。表2為網絡輸出樣本，“0”代表沒有故障，“1”代表發生故障。利用表1中的訓練樣本對基于遺傳算法的BP神經網絡進行訓練，經1000次訓練達到了理想訓練效果。

表1 訓練樣本

表2 網絡理想輸出

表3 待診斷的故障樣本

表4 診斷結果

將表3中的待診斷的故障樣本輸入到已經訓練好的BP神經網絡，得到診斷結果如表4所示。第1組待診斷的信號第1個輸出節點接近1，可以根據訓練樣本結果判斷該組數據故障為供油提前角晚；第2組待診斷的信號第4個輸出節點接近1，根據訓練樣本結果可以判斷該組數據故障類型為供油提前角早；第3組待診斷的信號第7個數據節點接近1，可以判斷故障類型為針閥卡死，其診斷結果和現場勘查結果一致。

3 結語

遺傳算法優化BP神經網絡的目的是通過遺傳算法得到更好的網絡初始值和閥值。通過以上研究可以看出，遺傳算法和BP算法有機的融合，可以有效地彌補BP神經網絡結構、權值和閥值選擇上的隨機性缺陷，充分利用了遺傳算法的全局搜索能力和BP神經網絡的局部搜索能力，克服了傳統的BP神經網絡柴油機故障診斷的缺點，提高了柴油機故障診斷的精度。

［1］史峰,王輝.智能算法 30個案例分析[M].北京:北京航空航天大學出版社,2011.

［2］張德豐.MATLAB神經網絡應用設計[M].北京:機械工業出版社,2008.