量子粒子群优化算法在异步电机转子机械故障诊断中的应用*

段志梅，程加堂(红河学院工学院，云南蒙自　661199)



量子粒子群优化算法在异步电机转子机械故障诊断中的应用*

段志梅，程加堂
(红河学院工学院，云南蒙自661199)

摘要:为了提高异步电机转子机械故障诊断的准确性，引入了一种基于量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。以转子机械故障为研究对象，利用量子粒子群算法(QPSO)来优化BP网络的权、阈值参数，并最终实现了转子机械故障诊断模型的构建。仿真实例表明，基于QPSO-BP的故障诊断方法，能有效识别异步电机的转子机械故障类型，较粒子群优化BP网络算法(PSO-BP)具有更高的诊断准确率。

关键词:量子粒子群优化算法;神经网络;异步电机;故障诊断

程加堂(1976—)，男，硕士，副教授，研究方向为复杂系统建模、信息融合技术。

0　引言

异步电机是一种广泛使用的动力设备，对其进行可靠的故障诊断，可以保证生产过程的安全高效［1］。然而，鉴于异步电机在发生转子机械故障时，所采集的振动信号具有较强的非线性［2］，因此，采用传统的故障诊断方法无法获得较满意的诊断效果。

人工神经网络具有强大的非线性映射能力，已广泛应用于故障诊断等领域［3-4］，但其往往存在易陷入局部极小等缺陷。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)简单易行、易于实现，并成功用于神经网络的参数优化中［5］，只是仍易遭受早熟收敛的困扰［6］。近年来，将量子计算(Quantum Computation，QC)与PSO算法结合起来，组成一种量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO)［7］，已成为一个崭新的研究方向，并在城市电动汽车充电站优化布局以及风电功率预测等领域［8-9］获得了应用。基于此，本文将量子粒子群优化算法与BP神经网络进行融合［10］，以进行BP网络权值和阈值参数的优化，并随之构建了异步电机的转子机械故障诊断模型，最后通过实例验证该方法的有效性。

1　量子粒子群优化算法

在量子粒子群优化算法［11］中，采用量子位的概率幅对粒子的当前位置进行编码，方案表示为

其中:θij=2π×rnd，rnd为［0，1］之间的随机数;

i =1，2，…m，j =1，2，…D;

m——种群规模;

D——空间维数。

为了计算粒子目前位置的优劣性，需要进行解空间的变换。记粒子i上第j个量子位为［μij，νij］T，则解空间的变换算式描述为

ai、bi——第i个粒子搜索范围的上下限。

粒子位置的移动由量子旋转门实现，并按式(4)进行更新:

式中:ω——惯性权重;

c1、c2——学习因子;

r1、r2——随机值;

Δθij——粒子i在第j维的相位变化量;

Δθl——个体历史最优相位变化量;

Δθg——全局最优相位变化量。

Δθl、Δθg的计算式如下:

为了增加种群的多样性，避免算法出现早熟收敛现象，用量子非门实现变异操作的过程描述为

此外，在QPSO算法中，惯性权重ω是一个重要的调节参数，可采用式(8)进行自适应调整，以实现算法在全局和局部搜索能力之间的平衡。

式中:ωmax、ωmin——对应于ω的最大、最小值。

2　电机故障诊断的算法实现过程

QPSO-BP算法实现的基本思想简述如下:首先，初始化量子粒子群，如种群规模和空间维数等。其次，将BP神经网络的权值和阈值参数编码为QPSO算法中的粒子位置向量，在经过解空间变换后，以BP网络均方误差的倒数作为适应度评价函数，并得出初始的个体极值和全局极值。再次，对最优适应度值进行评价，以使网络输出的均方误差达到最小，从而获得优化后的BP网络权、阈值参数。最后，由优化后的BP神经网络对异步电机进行转子机械故障诊断。具体实现流程如图1所示。

图1　算法实现流程图

3　算例分析

以异步电机的转子机械故障［12-13］为研究对象，其型号为Y132M-4、额定转速1 430 r/min。根据涡流传感器所采集的水平及垂直方向上的振动信号，在经过频谱分析后，以6种转子机械故障:不平衡、不对中、油膜振动、喘振、转子径向碰摩以及轴承座松动作为QPSO-BP算法的输出向量，并用O1～O6表示，且在程序中分别定义编码规则为［1 0 0 0 0 0］、［0 1 0 0 0 0］、［0 0 1 0 0 0］、［0 0 0 1 0 0］、［0 0 0 0 1 0］及［0 0 0 0 0 1］。以8个频段(0.1～0.39) f、(0.4～0.49) f、0.5 f、(0.51～0.99) f、f、2 f、奇倍频和偶倍频上的频谱峰值作为算法的输入特征向量，依此建立QPSO-BP模型并进行异步电机的转子机械故障诊断。

在进行仿真试验时，QPSO-BP算法的主要参数设置为: BP神经网络的拓扑结构为8-12-6，输入层至输出层的激励函数分别为tansig和logsig，训练函数trainlm，训练次数600，学习率0.1，误差因子10－5，种群规模10，惯性权重ωmax= 0.9、ωmin=0.6，学习因子c1= c2=2，迭代次数25，变异概率pm= 0.05。根据训练样本，分别构建基于QPSO-BP算法和PSO-BP算法的异步电机转子机械故障诊断模型。其网络训练过程误差变化以及适应度函数变化曲线分别如图2～3所示。

图2　网络训练过程误差变化曲线

图3　适应度函数变化曲线

从图2中可以看出，按照所预设的网络误差因子10－5，QPSO-BP算法在经过10次训练后，其训练误差为2.88 306×10－6，满足预设精度要求，且误差变化过程曲线较平滑。同时，由图3可见，对于QPSO算法，在迭代3次左右时，适应度函数曲线出现了一段几乎不变的区域，说明算法此时陷入了局部最优。然而，由于采用基于量子位概率幅的编码机制扩展了种群的遍历性，以及利用变异操作增加了粒子的多样性，在迭代11次时，QPSO算法快速跳出局部最优区域并继续搜索全局最优解，适应度函数值最终达到了约2 400。PSO算法在迭代22次时，适应度值稳定在1 000左右，仅为QPSO算法的41.7%。另外，鉴于本文中适应度函数选取为BP神经网络均方误差的倒数，适应度函数值越大，说明网络输出的误差越小。综上所述，基于QPSO-BP算法的故障诊断模型在寻优能力及优化效率方面均优于PSO-BP算法。

根据测试样本数据，将训练后的QPSO-BP网络对异步电机进行故障诊断，并与PSO-BP算法的诊断结果进行对比，部分比较结果如表1所示。根据所预设的编码规则，QPSO-BP算法的输出结果与其更为接近。同时，经过计算，QPSO-BP算法的平均绝对误差为0.23%，远远低于PSO-BP算法的4.37%。因此，基于QPSO-BP算法的异步电机转子机械故障诊断模型具有较高的诊断准确性。

表1　输出结果比较(部分)

为了进一步检测QPSO-BP算法的诊断性能，将18组异步电机转子机械故障诊断的测试样本数据分别用QPSO-BP和PSO-BP模型进行验证分析。其诊断正确率的统计结果如表2所示。可见，对该18组测试样本，QPSO-BP算法诊断结果的正确率为94.44%。PSO-BP算法出现了2次误诊情况，正确率仅为88.89%，由此说明，较PSOBP模型而言，QPSO-BP算法可有效提高异步电机转子机械故障诊断结果的正确率。

表2　诊断结果统计

4　结语

(1)量子粒子群优化算法扩展了各粒子在解空间的遍历能力，并增加了种群的多样性，在一定程度上避免了算法陷入局部最优，进而提高了其全局寻优能力及优化效率。

(2)将QPSO算法与BP神经网络结合起来，并构建了异步电机的转子机械故障诊断模型。实例表明，较PSO-BP算法而言，该方法具有良好的故障分类能力，可以对异步电机转子机械故障进行有效的诊断。

【参考文献】

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［13］闫俊荣，闵勇，郭西进.基于Elman网络LM算法的异步电机故障诊断［J］.煤矿机械，2012，33(8) : 253-255.

检测报告作废声明

上海电科系统能效检测有限公司出具的报告编号为WY15-024-078、WY15-024-079、WY15-036-131 和WY15-036-132的电机检测报告已作废。

特此声明

上海电科系统能效检测有限公司

2016年2月25日

Application of Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm in Fault Diagnosis for Asynchronous Motor

DUAN Zhimei，CHENG Jiatang
(College of Engineering Honghe University，Mengzi 661199，China)

Abstract:In order to improve the accuracy of asynchronous motor fault diagnosis，a method of quantum particle swarm optimized BP neural network (QPSO-BP) was proposed.Taking the rotor fault for the study，the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm was used to optimize the weight and threshold parameters of BP neural network，ultimately the asynchronous motor fault diagnosis model was established.The simulation showed that QPSOBP algorithm can effectively identify the type of fault asynchronous motor，and had a higher diagnostic accuracy compared with particle swarm optimized BP neural network (PSO-BP).

Key words:quantum particle swarm optimization (QPSO) ; neural network; asynchronous motor; fault diagnosis

收稿日期:2015-09-02

作者简介:段志梅(1980—)，女，硕士，讲师，研究方向为智能控制。

*基金项目:云南省教育厅科研基金资助项目(2014Y458)

中图分类号:TM 307

文献标志码:A

文章编号:1673-6540(2016) 03-0089-04