自适应谐振理论在基于行为的故障诊断中的应用研究

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$广西制造系统与先进制造技术重点实验室主任基金项目(09-007-05014)；广西教育厅立项项 目(201106LX84)中的相瘦位置。

固 ：tF- j O 帚J朋识对设备的运行状态进行监视与诊断。而在实际应用中，-些大型的需要长期稳定运行的设备，或者是新型的和-些非标准化的设备，要获取足够的设备运行状态和故障数据就非常困难。即便是在实验室条件下对设备进行故障模拟，所得到的数据与设备在实际生产过程中所发生的故障仍有很大差别，因此用此方法所得到的故障数据也难以保证诊断系统有很高的诊断准确度。

基于行为的故障诊断(Behavior-based Faults Di-agnosis，BFD)理论 J，较好地解决了上述基于知识的故障诊断方法的不足。BFD方法能够在诊断对象的运行过程中依据其具体的运行状态对诊断系统进行学习，以不断地提高诊断智能。由于其不依赖于大量的已有故障数据，因此大大减小了故障诊断系统的建立难度，同时所具有的自学习能力，能够使系统的诊断能力不断地得到完善。ART2是-种无教师的自学习竞争网络，其稳定的竞争学习机制能够将输入对象与系统中的已有模式进行对照，选择出与之最匹配的模式或产生出新的模式，同时能根据对象对所匹配的模式进行学习。本文将 ART2网络应用于基于行为的故障诊断理论中，并以转子系统的故障诊断为例验证了此方法的可行性。

1 理论基础1.1 BFD的理论基础基于知识(Knowledge-based)的诊断方法是-种自上而下”，即从-般到特殊的方法，是把来 自许多不同设备对某种故障所积累到的知识”构成知识空间，再用此知识对某-具体设备进行故障诊断。基于此方法的诊断系统存在-些理论上的不足，首先，对于所需的大量故障知识的获取困难；另外，假如对于某类设备能够获取到足够多的故障信息，往往对于每台设备所发生的几类故障之间都可找到明确的分类边界，而将这些设备对应的每类故障知识进行综合后其分类域会有明显的交叉，应用于实际中具体的诊断对象后就难于对落在交叉区域的样本进行正确识别；最后，当利用各种不同的智能诊断体系建立了基于以上知识的诊断系统后 ，该系统所能识别的故障种类和诊断能力、诊断精确度已经确定，而诊断对象由于个体差异或工作环境的不同所产生的新故障种类，诊断系统就无法识别，只能将其硬性地归结到能识别的某类故障中。

BFD方法是-种自下而上”，即从具体到-般的方法。诊断系统从具体设备的运行状态中学习新的故障信息，从而更准确地在设备的整个寿命周期内进行等 ulo oR删 nd M nance改装与维修状态监视与故障诊断 J。BFD的主要 目标就是系统在对设备的运行状态进行识别的同时，学习到该故障新的发展特征和信息，或者产生出新的故障种类以用于后续的诊断中。其具有的 自学习功能使得 BFD系统能够不断地完善和提高，从而可以从具有初级智能的简单系统发展成为具有高级智能的针对某-特定设备的专用诊断系统。这-思想符合人类智能的学习过程，如某人所认识的3件物品(3类故障)，经过-段时间后物品变旧的程度不同(故障属性的变化)，但人仍能认识这 3类物品并将物品当前的状态记忆下来(学习过程)，以用于下次的识别。同时，若出现新的物品种类后人能够判别出不属于已知的物品种类并将这-种类学习并记忆下来(新故障种类的产生)，此物品再次出现时则能够识别。

BFD方法并非与基于知识的诊断方法完全对立 J，也并非完全摒弃 已有的确定 的故障知识。在BFD建立初期，系统对已有的确定性的故障知识进行学习，使系统具有初级的智能，能够识别设备运行中的- 般性故障，然后再逐步地进行再学习和智能的提高。

1.2 AR，I2基本原理自适 应谐 振理论 (Adaptive Resonance Theory，ART)是由Grossberg和 Gail Carpenter提出的-种 自组织竞争网络。它解决了 Grossberg网络和其他-些竞争网络的稳定性/可塑性”两难问题 。ART2是在只能解决二进制输入问题的 ART1的理论基础上提出的，用来解决连续信号输入问题的自稳定竞争网络模型 J。正如人工神经网络的最初启发来源于生物学，ART模型则是受到人类视觉系统生理学 的研究启发 J。当人们用眼睛观察外部世界的时候，视觉系统不光受到来 自视网膜的外部感受，同时引发视觉皮质中的搜索/唤醒”反映机制，唤醒潜意识中的某种习得期待”，进行由上至下的传达并与得到的外部感受进行模式匹配，如上下层的两种刺激-致，则产生某种情绪体验，即谐振”，同时进行强化学习以巩固意识中的这种既有模式和知识。若上下层的两种刺激不-致，搜索/唤醒”机制则重新搜索新的模式，直到匹配为止，或者产生-种新的模式，并通过学习将这种外部感受作为-种新的习得期待”记忆下来。ART理论正是对这-生理学现象的-种数学模拟。

2 构建基于ART2的BFD系统2.1 ART2模型ART2由注意子系统 AS和定向子系统 OS构成。

注意子系统包括感受层 SL和反应层 RL，感受层划分改装与维修 ngand Mainfenan∞为6个子集，6个子集之间的连接完成了输入量的正规化、非线性变化和矢量间的相似度 比较 。ART2模型中第 个处理单元的网络关系如图 1所示，并将图中各部分功能与计算过程分别阐述如下。

)RL-SL图1 ART2中第 个单元豹网络关系图在SL的每层中有两种不同的神经元，分别用空心圆和实心圆表示，每个空心圆对应两种不同的输入，用空心箭头表示兴奋激励，实心箭头表示抑制激励。设神经元的活动电位(即输出)为 ，所有兴奋激励的总和为 I， ，所有抑制输入的总和为 J-，则变量满足微分方程式 ：J T，s ÷-AV(1-BV)J -(CDV)J- (1)0式中： 、A为远小于 1的正实数，曰<<1，C<

. )： 0，0≤ ≤ (4a) ( ) -、. >)：0，o≤ ≤0 (4b)Ix. > 0式中：取 1/4%--般能满足网络要求。

反应层中主要完成的运算是对从感受层经规格化后的输人向量进行竞争学习，由感受层传输给反应层的向量是P，竞争按式(5)表示的规则进行。

ft ∑ s rl 11Y ，1(式中，由t，maxt ，i1～m确定)y， ：o，( ≠，)(5)式(5)确定了竞争获胜单元并将使其输出为 1，其余单元输出为0。与ART1及其他-些竞争网络的输出结果不同，ART2竞争层的最后输出-般取 Y dy ，式中d为-实常数。

图1中左侧调整子系统的功能是根据竞争层得到的输出 y和W 得出P，并用P与 U的相似程度来衡量输入模式与竞争获胜单元在系统权值中所对应的习得模式间的匹配程度，其相似程度表示为 (6)式中：e为远小于 1的正实数，以防止分母 中出现 0值。设置相似度警戒参数P，当I尺l>p时，表明获胜神经元代表的习得模式与输入矢量匹配程度足够高，输出该模式；当l尺l≤p时，则产生重置信号抑制该获胜单元输出为0，而重新从其他的输出单元中寻找匹配度足够高的单元，如此反复寻找直至找到 I R I>p的获胜神经元；若未产生满足条件的结果，表示习得模式中没有与该输入矢量匹配度足够高的模式，则产生新的模式并通过学习以记忆该输入所代表的模式种类。上述过程达到稳定后，系统通过下述式(7)的学习方法，改变权值将输入矢量的新特性保存下来。

崂( 1)崂( ) (1-d)[ - ( )]，1 ～( 1) ( )d(1-d) 竿 ≥ - ( )]，J1～n(7) O 串 帚 J 朋 最后，ART2网络将得到的结果进行输出，然后再对下-输入矢量进行识别。

2.2 BFD系统的构建基于以上基本原理，建立 BFD系统首先要对诊断对象可能发生的故障类型和类型总数做总体的分析，以确定诊断系统的基本规模，如建立系统时诊断子模块的初始数 目和运行过程中的最大扩充数，同时根据每个子拈所实现的诊断功能确定其输入维数和可诊断的故障总类。另外，根据分析得到的故障种类收集该类故障的-般性知识，用于 BFD系统的初始学习。

图2 基于ART2网络的BFD诊断系统流程图3 实验验证3.1 实验方法为了验证 ART2在基于行为的故障诊断中应用的可行性，本文将基于 ART2的 BFD诊断方法应用于转子-轴承系统的故障诊断中。以 DRVI转子实验台作为实验对象(如图3所示)，运行并收集转子系统在不同转速下正常、不平衡、局部径向摩擦及支承件松动几种工况下的运行数据，对所得到的转子系统的特征数据进行诊断，验证诊断结果的正确性和诊断系统的可靠性 。

采用加速度振动传感器采集转子系统的振动信号，用置于转轴 向和y向的两个电涡流传感器检测 O oR删ngand nfenance改装与维修转子的轴心位置～振动信号进行快速傅里叶变换后得到的频域信号和转子轴心轨迹数据，用于转子运行状态的表征，并作为 BFD诊断系统的输人数据。共测得在 1 500～3 000 r/min范围内不同转速下的正常与故障4种工作状态下的96组数据。

图3 DRVI转子实验台在程序初始化步骤中，各参数根据 ART2网络的特性选取 a10，b10，c0.1，dO.9，P0.96。

1·41.210.80.6O.40.20l：：O.40-201·41·21o·8O-6O·40.201-41.2l0·O·6O·40.20所属模式1fff4fl1 0 20 40 60 80 1O0 12OJf1 f ll 0 20 40。

60 80 100 120J图4 初始学习后w 权值曲线图改装与维修R ng and nfenance3.2 结果与分析将每类状态数据分为两组，即把所有数据均分为两组，每组48个。取其中的第-组，先将正常、不平衡和径向摩擦情况下各随机抽取 12组数据，进行初始学习。然后抽取支承件松动故障中的-组数据输人系统后，系统没有将这-组数据归类为原有 3类模式中的任意-种。程序结果显示系统增加了-类新故障模式，从而验证了系统具有基于行为诊断方法所要求的根据设备实际运行状态增添新模式的功能。

然后将第-组中剩余的数据全部输入程序，进行学习～学习后的每种模式的 权值绘成曲线表示，如图4所示，按类别依次为正常、不平衡、径向摩擦和支承件松动状态下的权值。

O2Ofl1nf j I，。 - - J所属模式3f1Ifj 点l ，、 ，O 2O 40 60 80 1OO 120J所属模式4nf1f l Z7 l Jl ff l I叩 l0 20 40 60 80 100 120J图5基于行为的学习后w 权值曲线图若在第二组数据的输入诊断中，暂时屏蔽系统权值学习功能后，即不学习新的输人状态信息，只将输入的数据进行状态诊断，运行完毕后，系统总的诊断正确率为90%。故此时的系统 Wrs权值仍如图4所示。然后，恢复权值学习功能后，重新将第二组数据输入系统，经诊断和状态信息学习后的系统 模式权值如图5所示。此时，系统总的诊断正确率为96%，可见基于行为的学习提高了系统的诊断智能水平，为后续的继续诊断提供了良好的故障知识。

实验结果表明所构建的基于 ART2的 BFD系统满足理论设计的要求。

4 结语本文分析了基于行为的故障诊断(BFD)方法所具有的理论和应用方面的优点，同时说明了ART2理论具有实现 BFD系统所需的理论基赐功能要求。通过建立基于 ART2的 BFD诊断系统，将其应用于转子系统几类常见故障的诊断和基于行为的学习中，证明了此方法的正确性和诊断结果的可靠性，取得了较为满意的结果。本文研究结果表明将 ART2应用于基于行为的故障诊断方法中具有很高的理论研究和实际应用价值。