基于遗传神经网络的液压齿轮泵特征层融合诊断

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Fusion Diagnosis of Feature Levels Based on Genetic NeuralNetwork for Hydraulic Gear PumpWAN Junsheng，CHEN Xiaohu，WU Wenfeng，YAO Chunjiang，WANG Xuping(The Second Artilery Engineering University of PLA，Xian Shannxi 710025，China)Abstract：According to the limitations of BP neural network，an improved adaptive genetic neural network algorithm was proposedby introducing the adaptive genetic algorithm.This algorithm can increase the global searching capacity of BP network and avoid the lo-cal minimum of BP algorithm.Th e experimental results of hydraulic gear pump indicate that this algorithm can be applied to fusion di-agnosis of feature levels with powerful patern recognition ability。

Keywords：BP neural network；Genetic algorithm；Hydraulic gear pump；Fault diagnosisBP神经网络不具有全局搜索能力，容易陷人局部极小值；遗传算法采用群体到群体的搜索策略，搜索始终遍及整个解空间，具有全局搜索能力，因此，遗传算法更易于达到全局最优解。利用遗传算法来优化BP神经网络，可以解决 BP神经网络易陷入局部极小值问题～ BP神经网络和遗传算法二者结合起来，可以充分利用两者的优点，使其既具有神经网络的非线性映射能力和学习能力，又具有遗传算法强大的全局有向搜索能力和鲁棒性。

作者提出了-种遗传BP神经网络学习算法。该算法利用遗传算法来优化 BP神经网络的权值，使改进的BP神经网络具有强大的全局有向搜索能力，并提高网络的收敛性～该算法应用于液压齿轮泵故障诊断中，可以提高其故障诊断的准确性。

1 基于遗传神经网络的特征层融合诊断利用遗传算法来优化神经网络，可以使神经网络具有自进化、自适应能力，进而构造出进化的神经网络模型。作者利用遗传算法来优化BP神经网络的连接权值，构造出遗传 BP网络。其优化算法如下：(1)由BP神经网络权值的初值设定方法产生 Ⅳ个不同的初始权值，并经 BP神经网络训练不同的次数，得到不同的权值分布，形成规模为Ⅳ初始群体；(2)针对权值形成的初始群体进行编码；收稿日期：2012-05-10作者简介：万俊盛，E-mail： d-mail###163.con。

(3)计算误差E (t -0 ) ，适P 1应度函数可以选为 C-E，，C/E，其中，C为-常数，文中选择适应度函数为.厂1/E；(4)利用 IAGA进行遗传操作，得到新的群体，利用群体解码得到的权值，再使 BP神经网络运行-次，针对权值进行-次寻优；(5)重复步骤 (3)- (4)，直到 BP神经网络满足精度或达到预定的进化代数为止。

信号 H董篷整萎 IAG算法、 诊 断的消 热--结嗓与特征提取最小特征属性测试样本' 果图1 基于遗传神经网络的故障诊断过程首先，在机械设备的各种可能故障状态 (包括正常状态)采集故障信号，并对信号进行消噪处理和特征提取，得到反映机械设备故障状态的特征向量；其次，针对样本的特征向量进行属性约简；然后，根据最小特征属性，确定BP神经网络的结构，并进行训练；最后，利用 BP神经网络实施故障诊断。采用遗传算法来优化 BP神经网络权值，不仅可第 13期 万俊盛 等：基于遗传神经网络的液压齿轮泵特征层融合诊断 ·187·以发挥BP神经网络的非线性映射能力，而且具有遗传算法的全局有向搜索能力，使得网络最可能收敛到全局最小点，提高网络的模式识别能力。

2 液压齿轮泵融合诊断试验文中以 CB-Kp63齿轮泵为试验对象 ，研究基于遗传神经网络的液压泵特征层融合诊断。

CB.Kp63齿轮泵试验台架及其加速度传感器设置如图2所示，其中，齿轮泵轴转速为定速1 480 r/rnin。

图2 CB-Kp63齿轮泵加速度传感器设置利用齿轮泵壳振动信号来进行齿轮泵的正常状态、气穴故障、侧板磨损和齿轮磨损等4种状态的模式识别。首先建立三层 BP神经网络结构，传递函数均为log-sigmoid，为了更好地实现 log-sigmoid函数的非线性映射，神经网络的理想输出如表 1所示，其中， ～ 分别表示正常状态、气穴故障、侧板磨损和齿轮磨损4种故障类型。

表 I BP神经网络的理想输出- 般，随机信号的时域统计特征反映了其故障成分的发生与发展的变化趋势。因此，针对齿轮泵壳振动信号提取如下时域数字特征：有效值 、峰值指标 C 、裕度指标 、峭度指标K 等；并且，针对泵壳振动信号进行奇异值分解，可以得到它的奇异谱熵 ，它们-起构成 BP神经网络的输入特征向量。

表2所示为液压齿轮泵时域特征值的部分样本。因此，BP神经网络结构为5 X 8 X4。

表 2 液压齿轮泵时域特征值故障类型 G K在遗传 BP神经网络训练好之后，为了进-步测试网络的可靠性、稳健性和泛化能力，在液压齿轮泵4种状态下各采集25组振动信号样本，组成 100个测试样本，利用该算法针对神经网络进行测试，测试统计结果显示齿轮泵故障诊断率可以达到90%以上。

3 嗅针对 BP神经网络的不足，提出了利用遗传算法来优化BP神经网络权值的方法，使得 BP神经网络具有强大的全局有向搜索能力，有效避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷～改进的遗传 BP神经网络应用于液压齿轮泵故障诊断中，故障诊断试验表明：遗传BP神经网络具有很强的模式识别能力。