应用改进粒子群算法的冶金机械机电设备故障检测方法

张 慧，王 楠，杨天博

（1.盘锦职业技术学院，辽宁 盘锦 124010；2.北控水务（中国）投资有限公司，北京 100000）

冶金机械机电设备在安装过程中一定要保证零件的校对，在安装之前对零件进行其清点，很多机电设备频繁故障的原因就是在安装的时候零件出现问题导致的，在安装完成之后还应及时对机电设备进行调试和运行，观察在运行过程中机电设备有无问题发生[1]。但及时经过完善的前期准备降低了机电设备故障发生的概率，为了冶金生产的安全，还是要定期进行设备故障检测，传统的设备检修方法主要是基于温度的变化进行振动检测，该方法可以有效的对设备的潜在危险因素进行筛查，并将有故障的设备的筛查数据展现在计算机上，给予维修设备工作一定的参考价值[2]。但是该传统方式检查出的故障不全面，通常在机械已经发生故障后才发出预警，很多本能避免的故障使用该方式或错过最佳的维修时间，因此该检测方式具有缺陷，应今早研究解决办法。

故障检测相关的专家通过对大量设备故障检修实例的分析和推测，发现改进粒子群算法比较适合应用于设备的故障检修当中。此种结合了改进粒子群算法的检测方式不仅可以准确的定位到故障发生的具体位置，还能够降低检测故障所花费的时间。弥补了传统检测方式的缺陷，提高了冶金机械机电设备故障检测工作的工作效率。

1 机电设备故障数据检测

改进粒子群算法的子目标函数在粒子约束下进行初步优化，设定子目标Q1：冶金机械的动力能量最大值，Q2：机电设备的故障概率函数最优解，Q3：函数能量值，则算法的目标函数为：

其中，r1、r2、r3为目标函数对应的权重系数。因此r1、r2、r3的和为1。根据机电故障的特点判定故障的数据检测的特征，设备使用的时间越长[3]，产生的故障就越多，一台使用年限超过5年的冶金机械机电设备的故障数据要比两台使用年限不超过两年的机电设备故障数据还多。冶金属于重工业范畴，因此冶金设备的故障爆发具有突发性特征，故障发生规律相比于轻工业机械更难总结。机电的故障信息在曲线图上呈现出不均匀分布的状态，不均匀分布又导致数据具有冗余性特征。故障数据相比于其他数据会受到更大的噪声干扰，因此在机电设备的故障数据检测中尽量在维修之间多检测一些故障数据，方便设计维修方案。当然故障数据不只包括设备的状态，基于改进粒子群算法原理，故障数据还应包括维修人员的基本情况和仓库包配件的基本情况也应该纳入数据采集的范围当中。

在传统的故障数据采集中，只收集与机电故障相关的数据，例如加点设备的转速、设备的温度和电压电流状态，在分析完设备情况之后，再进行维修数据的匹配，这样不仅浪费时间还容易数据对应不准确。现将所有的数据信息整合成数据模型，将故障的维修要求和维修方式在结构化的数据模型中相对应，为下一步的故障检测做铺垫。

2 实现设备故障诊断

改进粒子群算法的设备故障诊断原理是通过该算法整合故障数据模型，将原始的故障大数据和机电设备进行关联，将数据之间的关系还原到设备与故障之间的关联上。故障数据的数据集合数据值的支持度、置信度都要在诊断故障之前进行确认。设备故障的诊断流程图，如图1所示。

频繁工作模式在传统的故障诊断中不被启用，但是在本文设计的冶金机械机电设备故障检测当时中应被设定为常用模式，设备的内部的运行数据在机械工作状态都应该被检测，正常工作状态与发生故障后的工作状态是不同的，一旦在对比数据的时候发现数据与正常工作状态是的数据不同，基本就可以判断发生了故障。机电设备故障检测系统会发出报警。

记录信息使用的是迭代数据集，通过正常数据集与机械运作时期的数据进行对比，数据状态一致判定为正常运行，数据不一致的判定为发生故障，利用改进粒子群算法进行数据对比的时候要压缩数据搜索的空间，这样可以减少故障诊断中的数据调取次数，提高故障检测效率。

3 仿真实验

为了研究应用改进粒子群算法的冶金机械机电设备故障检测方法是都在诊断故障中起作用，设计对比实验，该方式和传统方式相比故障的诊断准确率的高低来判断本文设计的方式的故障诊断效率。

3.1 实验准备

验证融入改进粒子群算法冶金机械机电设备故障检测发放首先要设置算法参数，以其中一个参数的粒子模型作为拟合对象，实验参数的设置如表1所示：

表1 仿真实验模拟参数

在上述仿真实验环境中，设定仿真机电故障共30个，试验中通过改变冶金机械机电设备的模拟故障位置来验证故障检测方式的故障定位能力和故障的检测的准确性质。

3.2 实验结果与分析

在上述仿真环境下进行故障检测，对比传统方法和本文设计的检测方法的故障检测的准确率，实验结果如表2：

表2 故障检测的准确率对比

由表2所知，传统方法1的故障检测的准确率很不稳定，在第4次实验的时候虽然故障检测准确率达到73%，但实验中最低的一次准确率只有35%，检测结果十分不稳定，想要用该方法检测故障需要多次检测，浪费检测时间降低效率。传统方式2和本文设计的方法的检测准确率很稳定，但本文设计的方法的准确率比传统方法2高。

4 结语

本文基于改进粒子群算法的特征对传统的冶金机械机电设备故障检测方法进行改造，在故障数据的整合方面优于传统的检测方法。研究故障与机械工作状态的。