基于ＢＰ神经网络的设备预测维修

　　在设备管理中，通过对设备运行状态指标发展趋势的预测，可以合理地安排设备的维修时间，避免大故障发生，降低维修费用，保证生产安全。设备故障类型和维修时间的预测一直是一个难题。事后维修和定期维修难以达到现代化生产对设备维修管理的要求。在此情形下，具有决策功能的预测维修越来越引起人们的重视。预测维修是根据设备的日常点检记录、状态监测和诊断信息，运用数据分析方法，综合专家知识，分析设备的劣化程度，故障隐患的发展趋向，确定维修类别、部位及时间，在故障发生前有计划地进行适当的维修。预测维修的难点在于预测方法的选择。目前，经济大修模型和模糊聚类法已应用于预测维修，但经济大修模型是以设备大修的次数为界限来确定设备经济寿命，是一种传统的设备预测维修方法。模糊聚类分析法较传统方法有了较大改进，但在智能化方面显得不足，不具备良好的自学习、自适应能力。基于BP神经网络的设备预测维修方法，BP神经网络具有良好的自学习性、智能性和准确性。
　　
　　一、BP学习算法
　　
　　由于BP神经网络（Back-Propagation Neural Network）具有非线性、鲁棒性和并行性等突出的特点，适用于解决非线性的复杂系统问题。BP神经网络有一个比较实用和有效的训练方法，为工程应用创造了条件。BP神经网络是一个多层网络，图1是一个具有三层神经元结构的BP网络，最左层称为输入层，中间层称为隐含层，最右层称为输出层。
　　输入层与隐层间权值为wki，阈值为bk，隐层与输出层间权值为wjk，阀值为bj。隐层和输出层的输出分别为：
　　
　　q为输出层神经元个数，Tpj为期望输出。
　　BP神经网络的学习算法如下：1、构造学习训练模式。对P和T给出输入、输出样本；2、网络状态初始化。用随机化方法将两个权重矩阵wki、wjk两个偏差矩阵bk、bj设置初始值；3、将P的值送到输入层神经元，通过连接权重矩阵ωki送到隐含层神经元，按公式（1）计算隐含层神经元输出值；4、按公式（2）计算输出层神经元的输出值；5、按公式（3）计算输出层神经元的一般化误差；6、调整隐含层到输出层的连接权重：Δwjk=ηejopk，η是学习率；7、调整输入层到隐含层的连接权重：Δwki=ηekopi神经元的误差等于所有与该神经元相连的神经元的输出端误差乘以对应的权值并求和；8、调整输出层神经元的偏差：Δbj=ηej；9、调整隐含层神经元的偏差：Δbi=ηek；10、重复第3步至第9步的内容，误差ej（j=1，2，…，q）变得足够小为止。
　　为了减少迭代次数，加快收敛，常采取学习率的自适应调整、增加权重动量项及初始权值与偏差值随机化的组合方法。如果将遗传算法与BP神经网络结合起来，得到一种混合算法。此算法首先用遗传算法对神经网络的参数进行优化，得到一个权值范围，再用BP算法在这个小空间范围内搜索出最优解。用遗传算法修正网络参数，代替了直接用梯度法求网络参数的方法，提高了算法的搜索效率。遗传算法不仅能对网络参数进行优化，还能对网络结构和网络输出进行优化。
　　
　　二、设备预测维修
　　
　　1、预测维修流程。预测维修以量化点检为基础，利用设备状态监测等数据，充分考虑专家知识，选择BP神经网络算法，选取大量的维修样本对系统进行训练，使其掌握从已知设备状态参数来确定维修策略的知识，据此对未来设备状态和故障发生时间等进行预测。维修流程如图2所示。
　　2、时间序列预测。时间序列预测是根据过去的一组观测值序列，找出符合发生故障的变化函数。然而，由于受到多种因素的影响，系统的发展变化是高度非线性的，很难直接找到描述设备故障规律的函数。BP神经网络具有高度自学习能力，可以任意逼近非线性函数，因此，BP神经网络适合模拟复杂的非线性系统。
　　假设某个时间序列为{xn}，则预测可用下式表示：
　　xn+k=f（x1，x2，…，xn）
　　用BP神经网络拟合函数f，网络有x1，x2，…，xm个输入和一个输出。将发生故障的观测时间值序列化得到一组输入样本：
　　x=[x1，x2，…，xm]T=[序列1，序