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    GA優化BP神經網絡的液壓鉆機故障診斷

    2018-11-27 09:45
    運用重慶液壓鉆機對煤層瓦斯進行鉆孔抽采,是管理和防范瓦斯災害的重要措施之一。由于礦用液壓鉆機是一個機、電、液一體化的配備,其作業環境惡劣、工藝凌亂,缺陷率高,排查困難。運用搶先的方法進行缺陷確診,前進設備可靠性和工作功率具有重要意義。

    在礦井液壓鉆機缺陷確診的研討中,國內外學者提出了一些有用的缺陷確診方法。文獻[]以液壓鉆機動力頭和泵站為例,結構了關于動力頭和泵站的缺陷樹,并進行了定性和定量分析,得出液壓鉆機缺陷的要素和發生的概率;將SOM網絡使用于液壓鉆機的缺陷確診,規劃了SOM神經網絡,并在MATLAB環境下對網絡進行了操練和仿真試驗;文獻[]提出了一種依據粒子群優化徑向基神經網絡的液壓鉆機缺陷確診方法,運用粒子群優化算法優化了神經網絡的徑向基中心值、寬度以及權值,完結了液壓鉆機的缺陷確診。常規BP神經網絡結構簡略易完結,使用廣泛,但由于選用梯度下降法,存在易墮入有些極小值,操練時刻較長,收斂速度較慢的缺陷,影響了缺陷確診的精度。遺傳算法(enetclgorthmGA)是仿照生物遺傳學和天然選擇機理的一類優化搜索算法,適用于處理傳統搜索算法難以解決的凌亂和非線性優化問題[4]。

    這篇文章提出一種運用GA優化BP神經網絡的算法模網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成。輸入層節點數為6,對應表1中的6個特征信號x1~x6;輸出節點數為5,對應表3中的5個輸出F1~F5,期望輸出分別為F1由閱歷公式n=槡ni+no+a選擇隱含層節點數,ni=6為輸入節點數;no=5為輸出節點數,a為1到10之間正整數。經檢驗,隱含層節點數n=8時,抵達政策過失值所需的操練周期最少。BP網絡為6-8-5三層結構。
    1.激活函數和操練函數
    隱含層激活函數選擇雙曲正切S型tansg函數;輸出層激活函數選擇S型對數logsg函數。通過對各操練算法 功用對比,M算法收斂速度最快,均方過失最小,故選用tranlm操練函數。

    2.遺傳算法完結
    1)種群初始化
    通過檢驗對比,選擇種群大?。蜑椋叮?。單個權值和閾值運用10位二進制數進行編碼,單個的二進制串由輸入層與隱含層聯接權值w1ij、隱含層閾值b1j、隱含層與輸出層權值聯接權值w2jk、輸出層閾值b2k四有些組成。
    2)習氣度函數
    為了使網絡輸出與期望值的殘差盡可能小,習氣度函數選擇為網絡輸出值與期望值的過失矩陣的范數,如式()。式中:為期望矩陣,為網絡輸出矩陣,F為過失矩陣的范數。
    3)遺傳算子
    選擇算子選用輪盤賭選擇法;交叉算子選用單點交叉算子;變異算子,以必定概率發生變異基因,用隨機方法選出發生變異的基因。
    4)工作參數設定
    遺傳運算終值進化代數G為100;交叉概率Pc為0.;變異概率Pm為0.07,代溝為0.5。

    3.仿真分析
    經MATLAB軟件仿真,得到進化曲線如圖3。遺傳代數抵達45代之后,習氣度值無明顯變化,最小值為0.889。BP網絡與GA-BP網絡操練過失曲線如圖4所示,政策均方過失設置為0.01,曲線橫坐標為網絡的操練迭代選擇適合的區別區間,判定其歸于1或0,標明缺陷發生或不發生。當仿真效果大于0.,則判定其為1;當仿真效果小于0.,則判定其為0;處于(,.)區間內的數據判定為無效分類。分析對比表2檢驗樣本輸出,P網絡有1組輸出的一個數據為無效分類,該數據及確診效果已由“*”符號,其它14組數據確診效果精確GA-BP網絡一切的仿真輸出都得到了有用分類,確診效果全部精確。BP網絡與GA-BP網絡確診效果對比如表3所示。
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