導(dǎo)語：多信息融合技術(shù)在故障診斷的應(yīng)用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:船舶動(dòng)力裝置工作過程中會(huì)產(chǎn)生大量多域故障信號(hào)，通過收集、挖掘隱藏的關(guān)聯(lián)信號(hào)，可以解決船舶動(dòng)力裝置在故障診斷中面臨的診斷時(shí)長(zhǎng)問題。文章采用K－均值聚類算法(K－means)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，聚類結(jié)果輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了主成分分析法(PCA)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果顯示，2種算法都能有效降低網(wǎng)絡(luò)診斷時(shí)長(zhǎng)，而且經(jīng)PCA優(yōu)化的算法更能有效地提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的收斂速度和準(zhǔn)確性。說明PCA能為智能故障診斷算法提供可行的優(yōu)化方案。

關(guān)鍵詞:K－均值聚類算法;數(shù)據(jù)挖掘;主成分分析法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障診斷

信息技術(shù)的發(fā)展，促使船舶動(dòng)力系統(tǒng)變得復(fù)雜，基于多信息融合的智能診斷技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代船舶故障診斷領(lǐng)域一個(gè)新的分支。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在船舶智能故障診斷領(lǐng)域中多采用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。陳興權(quán)等［1］將主成分分析法(PCA)和改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，用于形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理，有效提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性。本文采用K－means和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練診斷模型，并利用PCA對(duì)樣本進(jìn)行優(yōu)化，從而建立更精確的診斷模型。

1基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的故障診斷

本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合K－means和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這2種算法，以MANB＆W5L23/30H型主機(jī)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象構(gòu)建診斷模型，并利用PCA優(yōu)化模型。智能診斷流程如圖1所示。

1.1K－means算法

假設(shè)訓(xùn)練樣本集為{x1，x2，…，xn}，第i個(gè)樣本xi的特征矢量有m個(gè)特征值，即xi={x1i，x2i，…，xmi}，xi∈Rn，Rn為實(shí)數(shù)，算法過程如下。1)隨機(jī)選取第j類聚類中心為zj，j為自然數(shù)，zj∈Rn，Rn為實(shí)數(shù)。對(duì)zj進(jìn)行初始化。2)計(jì)算樣本xi與zj的歐式距離dj。dj=‖xi－zj‖。(1)3)根據(jù)最小歐氏距離Dj對(duì)xi歸類，假如Dj=min{dj}，則xi∈j'。4)更新原有聚類中心第j'類聚類中心為zj'。zj'=1Nj'∑j'i=1xi，(2)式中，Nj'為第j'類所含樣本數(shù)。然后，返回公式(1)進(jìn)行下一樣本的分類。5)n個(gè)樣本全部分類完成時(shí)，計(jì)算各樣本到其所屬類別中心的距離平方和為J，J為畸變函數(shù)。J=∑ji=1∑nj=1‖xi－zj‖2。(3)K－means算法要將J值調(diào)整到最小，來終止分類。如果沒有，返回步驟1)重新初始化值和聚類中心。

1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2中，P1，P2，…，Pn為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入，wnm為輸入層、隱含層神經(jīng)元間的連接權(quán)重，wmk為隱含層、輸出層神經(jīng)元間的連接權(quán)重，bm為隱含層第m個(gè)神經(jīng)元，θk為輸出層第k個(gè)神經(jīng)元，a1，a2，…，ak為網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值。圖2中，輸入信號(hào)Pn經(jīng)隱含層傳遞出的結(jié)果y與經(jīng)輸出層傳遞出的結(jié)果a的計(jì)算公式分別為:

1.3基于K－means和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCA優(yōu)化算法

在動(dòng)力系統(tǒng)智能故障診斷中，經(jīng)常會(huì)遇到一種裝置故障表征的背后有多種故障原因的情況。多種故障之間會(huì)存在冗余，而PCA可以有效減少樣本數(shù)據(jù)的冗余和噪聲，避免過擬合問題的出現(xiàn)。算法優(yōu)化流程示意圖如圖3所示。1.42種算法的比較第1種算法，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，先進(jìn)行K－means聚類，其結(jié)果直接作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，進(jìn)行模型訓(xùn)練。第2種算法，即基于K－means和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCA優(yōu)化算法，先用PCA對(duì)高維度征兆數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，使其變?yōu)閮蓛刹幌嚓P(guān)的主成分，再K－means聚類。上述2種算法的最終結(jié)果都輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行工況識(shí)別，對(duì)比輸出結(jié)果，判斷診斷精度是否提升。

2實(shí)例分析

本文以MANB＆W5L23/30H型柴油機(jī)為主要研究對(duì)象，收集了柴油機(jī)在89%負(fù)荷時(shí)的5種常見工況(正常、燃油霧化不良、排氣閥漏氣、進(jìn)氣閥滯后開啟、活塞缸套磨損)下測(cè)得的數(shù)據(jù)。每種工況收集了5組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)設(shè)置了8個(gè)征兆參數(shù)，分別為:燃油消耗率，g/(kW·h);排氣總管溫度，℃;爆發(fā)壓力，MPa;壓縮壓力，MPa;排氣氣管壓力，MPa;進(jìn)氣氣管壓力，MPa;轉(zhuǎn)速，r/min;平均有效壓力，MPa，用集合{S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，S8}來表示。

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

進(jìn)行預(yù)處理的目的是為了降低噪聲，以此加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度。先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后進(jìn)行K－means聚類，K值的選取通過J函數(shù)的計(jì)算來獲取。初始聚類中心選取結(jié)果見表1。限于篇幅，僅列出每種工況經(jīng)K－means算法聚類后的2個(gè)樣本結(jié)果，樣本聚類結(jié)果(部分)見表2。表2中，A、B、C、D、E分別代表工況正常、燃油霧化不良、排氣閥漏氣、進(jìn)氣閥滯后開啟、活塞缸套磨損。

2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷故障

本系統(tǒng)利用MATLAB2016b神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行過擬合訓(xùn)練。具體實(shí)現(xiàn)過程為:選取K－means聚類后的樣本征兆作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，反復(fù)訓(xùn)練，以工況模式輸出矩陣為目標(biāo)向量，即正常為［1，0，0，0，0］T、燃油霧化不良為［0，1，0，0，0］T、排氣閥漏氣［0，0，1，0，0］T、進(jìn)氣閥滯后開啟［0，0，0，1，0］T、活塞缸套磨損［0，0，0，0，1］T。接著，選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)數(shù)為8－9－5，即對(duì)應(yīng)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為8，隱含層數(shù)為9，訓(xùn)練迭代數(shù)為5。然后進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn)，得到PCA優(yōu)化前的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線如圖4所示。由圖4知，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到8次時(shí)，已滿足目標(biāo)誤差的要求，此時(shí)模型訓(xùn)練精度高。選取每種工況下的隨機(jī)一組數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練樣本集來檢驗(yàn)訓(xùn)練模型，主機(jī)分析預(yù)測(cè)結(jié)果見表3。分析表3知，正常工況下，燃油霧化不良、活塞缸套磨損，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度接近期望值。而排氣閥漏氣和進(jìn)氣閥滯后開啟2種工況，隸屬度分別為0.581和0.792，較其他工況，期望結(jié)果誤差過大，要求診斷精度進(jìn)一步提高。

2.3算法優(yōu)化處理

PCA降維通過使一部分非線性相關(guān)數(shù)據(jù)丟失，能有效減少信息冗余和降低數(shù)據(jù)噪聲。PCA的實(shí)質(zhì)是保留主要成分和剔除非必要部分，所以通過計(jì)算主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率來選取主成分的個(gè)數(shù)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，計(jì)算得到各組數(shù)據(jù)的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，見表4。由表4知，前4組特征值對(duì)應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過0.95。一般要求累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于0.95，才能保證計(jì)算后的變量包含原始數(shù)據(jù)的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)特征，故前4個(gè)變量能最大限度包含樣本中95%的數(shù)據(jù)特征。然后依次計(jì)算前4組特征值的主成分。對(duì)計(jì)算后的主成分樣本進(jìn)行K－means聚類，主成分新樣本K－means聚類結(jié)果見表5。K值依據(jù)類之間明顯的區(qū)別和類別的數(shù)量來確定。經(jīng)過PCA優(yōu)化后的數(shù)據(jù)結(jié)果作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，選定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)為5－7－4，得到PCA優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線如圖5所示。由圖5知，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到7次時(shí)，已滿足目標(biāo)誤差的要求。選取各工況下隨機(jī)一組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，來檢驗(yàn)訓(xùn)練模型，主機(jī)分析預(yù)測(cè)結(jié)果見表6.分析表6知，PCA優(yōu)化后的新樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，預(yù)測(cè)精度明顯提高。

2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

分析2種算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，PCA在降低樣本間關(guān)聯(lián)性和復(fù)雜性和改善網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元間的訓(xùn)練誤差方面有顯著作用。2種算法對(duì)比結(jié)果見表7?；谏鲜霰容^結(jié)果，PCA在優(yōu)化樣本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和維度上有顯著作用，同時(shí)還能提升模型精度，減少平均誤差和迭代數(shù)，使系統(tǒng)的總體性能得到發(fā)揮。

參考文獻(xiàn)

［1］陳興權(quán)，王解先，谷川．基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在形變預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］．大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)，2008(3):72－76．

作者：葉樹璞 孫俊 單位：武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院