神经网络论文

神经网络论文 基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断 摘要:针对传感器信号不确定会产生冲突证据的问题，提出了一种基于改进证据理论的多传感器信息融 合故障诊断方法。提出了基于遗传神经网络的原始证据生成方法，利用遗传算法优化神经网络参数，提高 网络训练速度;定义了向量空间和方向相似度，利用分类函数区分冲突证据和相似证据，通过可信度 修正冲突证据，降低了因不确定性产生的冲突对合成结果的影响。通过齿轮泵故障实验验证了改进方法的 有效性，改进方法的诊断正确率明显高于单一传感器的诊断正确率，并通过设置适当的阈值提高了方法的 灵活性和适用性。 关键词:证据理论;遗传神经网络;冲突证据;故障诊断 Multi-sensor Information Fault Diagnosis Based on Improved Evidence Theory ZHANG MingRu North China University Of Science And Technology,Tang’Shan,063000 Abstract:Aiming at conflict evidence resulting from uncertainty of sensor signals,a new multisensor information fusion fault diagnosis approach was proposed based on improved evidence theory.Firstly,a method to create original evidence was put forward using genetic neural network,where genetic algorithm was used to optimize neural network parameters so as to enhance the training speed.Secondly,vector space and direction similarity were defined and classification rule function was built to distinguish conflict evidence and similar evidence.Credibility modified conflict evidence to decrease the conflict effect from uncertainty.Finally,gear pump fault tests prove the validity of improved method,whose diagnosis precision is higher than that of single sensor diagnosis evidently.The threshold set up increases the flexibility and applicability. Key: word:evidence theory;genetic neural network;conflicting evidence;fault diagnosis 0引言 [1] 1967年Dempster提出了由多值映射导出上下概率的方法，后经Shafer}'}进一步完 善，逐渐形成了一套关于证据推理的理论(简称D-S证据理论)。由于该理论具有便捷、 灵活的推理机制，所以逐渐成为处理不确定性问题的有力工具，因此广泛应用于多传感器信 息融合、模式识别、故障诊断和决策分析等领域.7〕。 证据理论应用于多传感器信息融合，面临着两方面的问题:其一，如何将传感器采集到 的多源信息进行信任量化，得到原始证据。由于传感器的测量精度、环境适应能力、抗干扰 能力各异，所以导致其输出证据存在不确定性。其二，如何融合由不确定性带来的冲突证据， 得到合理的结果。传统证据理论无法处理高度冲突证据，会得到有悖常理的结果。 基于此，本文提出一种基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。首先利用 遗传算法和神经网络对传感器采集到的特征信号进行训练和学习，将网络的输出结果生成原 始证据，从源头消除信息的不确定性;其次建立证据之间的方向相似度，通过分类准则函数 区分冲突证据，利用可信度对其修正，进一步降低证据的不确定性，最后进行了证据合成。 故障诊断实例验证了改进算法的有效性。 1基于遗传神经网络的原始证据生成 ,,{A,A,？,A}在证据理论中，辨识框架示模式类别空间，包含n个互斥且穷12n ,,举的命题。幂集表示日中所有子2,{,,{A},{A},？,{A},{A,A},{A,A},？,,}12N1213 集组成的集合，其中中表示空集。 , 利用传感器获取多源信息，通过基本概率赋值函数(basic probability assignment functionBPAF)对命题进行信任量化。例如，表示证据对命题的信任程度。为m(A)Amijji 了客观、全面地量化传感器信息，降低信息的不确定性，本文采用径向基函数(radial basis function RBF)神经网络进行数据的训练和学习，并通过遗传算法优化网络参数，使得生成的BPAF更加合理。 RBF神经网络的隐含层函数为 2 X,Ci,XC,X-Cexp，，，，，，，,,, (1) iiii22,i i=1,2,„,k 式中,i为隐含层神经元序号;k为神经元数量; 为第个i神经元的输出;X为n维输入,(X)i 向量;C为第i个神经元的中心向量; 为第i个神经元的高斯函数宽度; ,表示求欧几里,i [3]德范数。 RBF神经网络具有唯一最佳逼近的特性，但是如何选择网络的中心向量和宽度，以C,ii使网络学习达到要求的精度，一直是函待解决的问题。在此引入遗传算法川进行网络参数优 [4]化，具体步骤如下:?确定RBF神经网络中心向量和宽度的初始值，设置遗传算法C,ii 初始参数值、种群数量、最大迭代次数、交叉概率、变异概率;?对种群个体进行实数编码，使种群内每个个体表示为一个参数组合;?采用实数解码法解码种群个体，得到相应的参数组合，按照参数组合神经网络，得到与种群个数相等的神经网络模型;?采用训练样本数据训练?建立的模型;?计算种群内每个个体的适应度，按照判定准则进行判定,满足则结束，得到最优个体，否则转入?;?对种群内个体进行选择、交叉、变异操作，产生新的种群，采用“最优保存，最差取代”原则，转入?;?将最优个体通过实数解码法得到最优参数组合。 通过遗传算法实现了RBF神经网络的参数优化，在此基础上将待检测样本输入到训练好的网络中，对网络的输出值进行归一化，可以得到原始证据。的基本概率赋值函数如下: ()yA,j,,,,,A且A,jjk, (),()mAyA,ijj,j,1, 1,A,,,,ij, y(A),式中为RBF神经网络第j个神经元的输出;为第i个传感器的可靠性系数。 ji 2基于方向相似度的冲突证据修正 2. 1经典IBS合成 对于证据理论中的N，条证据，其合成规则为 1,(),,,,mAA且A,,ij,' (),mA1(),,m,,A,Aj,1,2,？nij,j,0A,,, ' m(,),m(A),,,ij,A,,j,1,2,？nj 其中为冲突概率，反映了证据之间冲突的程度[5]。当较大时，说明证据之m(,)m(,),,间存在明显冲突，对合成结果的影响也较大，甚至会得出有悖常理的结果。这时需要对引起 冲突的证据进行修正，从而降低冲突证据对诊断结果的影响。 2. 2方向相似度 ,N,,2(i,1,2,？2) 设为幂集的元素生成的空间，若的任意线性组合还A,2i,,2 ,,在中，则称为一个向量空间，而且满足 ,,22 N2 ,,,A,, ,,ii2i,1 ,,R;A,A,？,A,m(A),其中，构成的一组基。则证据在上对应的BPAFN,i12ij22 ,称为的一个向量，即 ,2 T M,(m(A),m(A),？,m(A))122iiii 在向量空间中定义了证据向量后，证据之间的冲突就可以通过向量之间的方向相似性程 度来进行度量了。 MDM证据向量和之间的方向相似度可以用向量之间的夹角余弦来度量，即 jiji TTMMMMijii D,cos(),cos(，M,M),,,ijijijTTMM(MM)(MM)ijiijj ,式中, M为向量和之间的夹角。 Mijij oMM,,0MM 若和的夹角，则，其方向相似度为1，说明和对同cos,,1iijijjij oM,,90M一命题的支持度相同，相互之间不存在冲突;若和的夹角，则，cos,,0iijjij MM其方向相似度为U，说明和之间完全冲突。由此可见，向量夹角余弦很好地将证据之ij 间的相似性进行了量化。 D由此得到所有证据的方向相似度矩阵: s DD？1D，，12131N,,DD1？D21232N,,D, s,,？？？？ ,,DDD？1N1N2N3，， Dmmm 方向相似度能够表征任意两条证据和之间的相似性，而证据与其他证据的ijjii相似度为 N1DD, ,iijN,1jij,1,, 2. 3冲突证据的识别与修正 由于传感器工作经常会受到环境、噪声、稳定性等因素的影响，得到的数据具有不确定性，甚至相互冲突，因此只需要对大量传感器证据进行区分，找出冲突证据并对其进行局部修正，即可减少异常信息对诊断的影响。可以通过相似度对现有证据进行分类，对于相似度较好的证据，认为其相互支持，不存在冲突，将其归为相似证据一类;而对于相似度差别较大的证据，认为其相互冲突，将其归为冲突证据一类。由此需要建立一种分类准则实现这种分类。 运用最近邻规则建立如下的分类准则函数: ,D,i,, i,,, ,,minD,,maxD iii,1w,,？niwn,1,,？ 该分类准则函数认为，证据与其他证据的相似度与最大相似度越接近，其相似性m(A)ij 越好，反之越差。若,小于某一分类阂值，则将其归为相似证据类，若,大于，则将,,ii其归为冲突证据类，由此实现证据的分类。 对于相似证据，由于其含有大量的确定性信息，应将其保留，而对冲突证据，由于其自身的不确定性，需要进行修正以降低不确定性对融合结果的影响。 根据式(l0)可以得到证据的可信度: m(A)ij Di,C iN D,ii,1 在确定了证据的可信度后，就可以对其中的冲突证据进行修正: m(A)ij c(),Cm(A)A,,A,,且,iijjJ'm(A), ,ijc()Cm(A)，1,CA,,,iijij, (c)'其中，表示冲突证据，用上标c以示区分; 表示修正后的冲突证据。 m(A)m(A)ijij 根据分类阂值，可以对原始证据作如下修正: ,m(A),,,iji~m(A), ,'ijm(A),,,iji, 3. 2故障设置及特征提取 在实验室多功能液压实验台上以KP-63型齿轮泵为研究对象，在水平(X轴)、径向(Y轴)、再用式(3)对修正后的证据进行合成。 为验证本文方法的有效性，分别以D-S方法[1-2],Murphy方法[8]、孙全方法[9]、邓勇方法[10]和本文方法合成文献巨11」中算例2的数据，结果见表1 由表1可知，本文方法能够合成带有冲突的证据，基本上不受冲突证据影响，具有较高的合成精度，合成结果明显优于其他方法。 3故障诊断实例 3.1 诊断方法及步骤 本文提出的基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断的方法及步骤如下:对不同传感器收集到的数据进行特征提取，降低数据维数，同时避免数据量过大给融合系统带来处理负担;由特征集和故障集建立RBF神经网络，利用遗传算法优化网络参数以达到精度要求;对待检测样本进行测试生成证据BPAF，通过证据向量之间的方向相似度进行证据分类，利用可信度修正冲突证据;最后进行融合，根据一定的准则确定故障类型。具体的融合诊断步骤如图1所示。 3. 2故障设置及特征提取 在实验室多功能液压实验台上以KP-63型齿轮泵为研究对象，在水平(X轴)、径向(Y轴)、轴向(Z轴)安装三个振动传感器采集不同方向的振动信号。实验设置了正常状态、早期轮齿磨损、早期侧板磨损和气穴四种故障类型。具体实验条件为:电机额定转速1500 r/min，主溢流阀调定压力15 MPa，采样频率2 kHz，采样点数8192。 对采集到的振动信号利用dB4小波进行小波阂值消噪处理后，提取幅域量纲参数——绝对平均幅值、均方根值、方根幅值、波形指标、峰值指标、脉冲SCXXXffrmsr 指标、裕度指标和峭度指标作为故障特征。 ILKffv 3.3 原始证据BPAF生成 根据故障类型建立辨识框架，分别对应齿轮泵正常状态、早,,,,A,A,A,A1234 期轮齿磨损、早期侧板磨损和气穴故障四种故障类型。分别采集齿轮泵四种状态下各100组振动信号，其中70组作为训练样本集，其余作为测试样本集。 利用遗传神经网络方法对训练样本提取出的振动特征进行网络训练和优化，其中RBF神经网络参数设置为:输入层节点数8，隐含层节点数6,输出层节点数4，训练次数500，训练目标0.05,学习速率0.1;遗传算法参数设置为:遗传代数60，交叉概率0.5，变异概率0.2。 将测试样本输入训练好的网络，得到各种状态下的初始证据BPAF，记为(c)(c=X,Y,Z),X、Y、Z表示不同方向传感器数据生成的证据BPAF,i=1,2,„,30表m(A)i 示测试样本序号，j=1,2,3,4表示故障类型序号。以早期轮齿磨损故障为例，在X轴传A2 ,,0.95感器可靠性系数的情况下，利用式(2)得到的部分证据BPAF见表2。 若选取每组证据中最大BPAF对应的故障类型作为确诊故障，则由表2可知，证据、m1 和认为是早期轮齿磨损故障，而认为是早期侧板磨损故障，无法判断故障类mmmm3624 型。可见，利用遗传神经网络仍然无法准确判断故障类型，不同方向传感器的诊断结果见表3。 (4 证据融合与诊断 3 利用分类准则函数对30组测试样本产生的证据进行分类，利用可信度修正冲突证据，其余相似证据保持不变。将不同传感器生成的证据BPAF修正后再进行融合，并根据以下诊断规则判定结果: Aresult m(A),max(m(A))且m(A),,resultjresult ,,R,,,0 仍以早期轮齿磨损故障为例，其融合诊断结果见表4。 A2 同理对其他故障进行证据融合诊断，判别阂值不变，得到的诊断结果见表5。 对比表3、表4和表5发现，相对于单一传感器的故障诊断方法，本文方法能够明显提高诊断正确率，原因是本文方法找出了影响融合诊断结果的冲突证据，对其修正后最大限度地降低了冲突性对融合结果的影响，从而保证了合成结果的正确性。 对于不同的判别阈值，其诊断结果见表6。 由表6可知，在判定阈值时，早期轮齿磨损和气穴故障全部实现了,,0.70,,,0.60 正确诊断。随着阂值的减小，诊断精度呈现出上升的趋势，主要是由于的减小增加了冲突, 证据的数量，经修正后相似度有所提高。的减小放松了诊断要求，这两方而都提高了诊断, 的精度。在实际的故障诊断中通过设定适当的阂值会得到合理的诊断结果和较高的诊断正确率，而且证据数量越多本文方法的优越性越显著。 4结论 (1)提出了一种新的基于遗传神经网络的原始证据BPAF生成方法，通过遗传算法优化RBF神经网络参数，提高了网络训练速度和精度，解决了证据理论中原始证据的生成问题。 (2)改进了经典证据理论合成方法，定义了向量空间和方向相似度，提出了分类准则函数对待合成证据进行分类，利用可信度修正冲突证据，降低了冲突性对合成结果的影响，并保留了相似证据，合成结果优于其他证据合成方法。通过改进合成方法消除了由不确定信息产生的冲突证据对诊断系统的影响。 (3)通过齿轮泵故障实验，验证了本文融合方法的有效性，诊断正确率明显高于单一传感器诊断结果，而且通过适当设置判别阂值可以提高诊断方法的灵活性和适用性，为其他装备的故障诊断提供了很好的诊断思路和方法。 参考文献: [1]Dempster A P. Upper and Lower Probabilities Induced by a Multi-valued Mapping [J].Ann. Mathematical Statistics, 1967，38 (4):325-339. [2] Shafer G. A Mathematical Theory of Evidence [M] .Princeton: Princeton Univ. Pr.， 1976. [3] 艾波，胡军，张早校，等.含缺陷蒸汽发生器管道爆破压力预测的遗传守申经网络算法 J].西安交通大学学报，2011,45(9):84-89. [ Ai Yo，Hu Jun, Ghang Gaoxiao，et al. GA-BP Algo- rithm Based on Burst Pressure Prediction of Steam Generator Trbing [J] .Journal of Xi'an JiaoTong University ， 2011,45(9):84-89. [4] Luo Jianfei，Lin Weitie，Cai Xiaolong, et al. Optimi- nation of Fermentation Media for Enhancing Nitrites oxidizing Activity by Artificial Neural Network Coupling Genetic Algorithm[J].Chinese Journal of Chemical Engineering, 2012， 20(2):95O-957. [5] 饶泓，扶名福，谢明祥，等.基于决策级信息融合的设备故障诊断方法研究[J].中国机 械工程,2009, 20(4):433-437. Rao Hong, Fu Mingfu，Xie Mingxiang, et al. Research on the Equipment Fault Diagnosis on the Basis of Decision Level information Fusion [J].China Mechanical Enginecring,2009,20(4):433-437. [6] 陈果，陈立波，宋兰琪.一种磨损故障融合诊断新方法及其应用[J].机械科学与技术， 2009,28(9): 1157-1161. Chen Guo,Chen Libo,Song Lanqi. A New Approach to Fusion on[J].Mechanical Science and Technology Diagnosis of Wear Fault and its Applicati for Aerospace Engineer, 2009，28(9):1157-1161. [7] 王檀彬，陈无畏，焦俊，等.多传感器融合的智能车辆导航研究[J].中国机械工 程,2009,20(11):1381- 1385. Wang Tanbin,Chen Wuwei,Jiao Jun,et al. Study on Navigation of intelligent Vehicles Based on Multisensor Fusion[J].China Mechanical Engineering, 2009，20(11):1381-1385. [8] Murphy C K. Combining Belief Functions When Ev- idence Conflicts[J].Decision Support Systems, 2000,29(1):1-9. [9] 孙全，叶秀清，顾伟康.一种新的基于证据理论的合 成公式[J].电子学报， 2000,28(8):117-119. Sun Quan,Ye Xiuqing,Gu Weikang. A New Combi- nation Rules of Evidence Theory [J] .Acta Electronica Sinica,2000,28(8):117-119. [10] 邓勇，施文康，朱振福.一种有效处理冲突证据的组合方法[J].红外与毫米波学报， 2004,23(1):27-32. Deng Yong, Shi Wenkang, Zhu Zhenfu. Efficient Combination Approach of Conflict Evidence [J] .Journal infrared Millimeter Waves, 200，23(1): 27-32. [11] 熊彦铭，杨战平，屈新芬.基于模型修正的冲突证 据组合新方法[J].控制与决 策,2011,26(6):883- 887. Xiong Yanming, Yang Zhanping, Qu Xinfen. Novel Combination Method of Conflict Evidence Based on Evidential Model Modification[J].Control and Decision, 2011， 26(6):883-887.