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基于遗传算法和模糊神经网络的故障诊断研究(开篇报告)9基于遗传算法和模糊神经网络的故障诊断研究测量仪081()徐杰摘要：随着生产过程的复杂，设备的故障诊断也在神经解剖学、神经生理学、神经元的电生理学等研究方面取得了突破性进展，人们对人脑的结构、构成和最基本的工作单位的理解越来越多，基于这种基本理解综合数学、物理、信息处理等学科的方法对人脑越来越重要。关键字：模糊控制、遗传算法、神经网络、TE过程、故障诊断1研究背景随着科学技术进步和产业生产水平的提高，工业生产设备不断发展成大型化、系统化、自动化，生产设备相互关联越来越深。.2文献复习基于神经网络控制系统的故障诊断分为故障样本数据和检查数据收集两个部分。第二个是故障排除1。在神经解剖学、神经生理学、神经生理学和神经元电生理学等研究方面取得了突破性进展，对人脑的结构、组成和最基本的工作单位的理解越来越多，在这种基本理解的基础上，对人脑的生理和神经元电生理过程等学科的综合处理方法取得了突破性进展，对人脑的结构、组成和最基本工作单位的认识也越来越深，在这种基本理解的基础上，对数学、物理、神经元的电生理过程等学科的认识也越来越多。2.1主成分分析2.1.1主要成分分析方法简介主成分分析(PCA)是基于神经解剖学、神经生理学和神经元电生理过程的多因素研究进展，提高了人们对人脑结构、组成和最基本工作单位的认识，基于这一基本理解，通过综合数学、物理和信息处理等学科的方法，对人脑统计数据的分析方法2，将其转化为综合数学、物理和信息处理等学科的方法，成为相互独立的低维变量空间主要元素分析主要公式(例如2-1)。(2-1)其中是维列矢量。稳态点可以通过以下奇异值分解来计算，例如方程2-2。(2-2)负载向量是矩阵的正交栏向量，范例矩阵x沿矩阵第一栏投影的方差等于。解决奇异值分解问题可以等于示例协方差矩阵的特征值分解(例如表达式2-3)。(2-3)主元素解释的结构如图2-1所示。图2-1主成分分析结构2.1.2主成分分析方法的缺点在一般4中，主元件分析(PCA)方法的缺点是计算概率矩阵的协方差，并使用协方差数据构造协方差矩阵。然后计算该协方差矩阵的特征值，并根据其大小选择达到基本元素贡献率的前几个关键元素变量作为模型的基本元素。2.2神经网络2.2.1神经网络概述20世纪40年代以来，对神经解剖学、神经生理学和神经细胞的电生理过程等进行了划时代的研究，对人脑的结构、组成和最基本的工作单位的理解越来越多，基于这种基本理解，人脑的神经网络是通过综合数学、物理和信息处理等学科而抽象出来的，人工神经网络ann(artificial neural network)6。BP网络模型结构如图2-1所示。图2-2 BP神经网络结构2.2.2神经网络分类神经网络适用于解决实际问题，因此其应用领域不断扩大，不仅可以应用于工程、科学、数学领域7，还可以广泛应用于医学、商业、金融、文学领域。神经网络在很多领域都有广泛的应用，很有吸引力。同时，基于高速计算机和高速算法，可以用神经网络解决过去很多计算的复杂产业问题9。RBF神经网络结构如下图所示。图2-3 RBF神经网络结构2.2.3神经网络发展趋势人工神经网络模拟了人类大脑信息的处理方式，但是目前人类大脑处理信息的方式上的一些实际问题还没有取得突破性进展。2.2.4神经网络在故障诊断中的应用人工神经网络在故障诊断中的应用主要集中在故障状态的模式识别9、故障特征提取和故障诊断专家系统10三个方面。2.3遗传算法2.3.1遗传算法简介从20世纪40年代开始，学者们就关注到生物在自然进化过程中表现出强大的适应性，继续复制有利于生物的基因基因，改善群体的适应能力，获得适应性强的优良物种。2.3.2遗传算法的使用(1)根据特定问题确定要优化的参数。(2)确定每个参数的更改范围，并以一个二进制数表示。此时，参数范围的确定应复盖整个优化空间，如果局长的决定满足正确性要求，则应采取最小的措施，减少遗传算法计算的复杂性。(3)将表示参数的所有二进制文件串成长二进制字符串。此字符串中的每个位只有两个值：1或0，这是可操作的对象。2.3.3遗传算法对BP神经网络的改进遗传算法和BP算法相结合，优化网络阈值和权重，防止权重和阈值落入本地极点的改进BP算法。基于遗传算法的改进BP神经网络参数优化调整不依赖于对象的模型知识，一旦确定了网络结构，其控制功能的要求的满足完全取决于学习算法。3技术路线3.1实验软件本实验主要需要使用MATLAB的Simulink和神经网络工具箱来了解主元素分析、神经网络11、模糊逻辑12、BP算法13、遗传算法1417和各种优化方法的MATLAB。掌握其使用方法是最重要的学习目标，必须掌握模糊神经网络的遗传算法优化方法和编程方法。3.2实验模型流程是美国Eastman化学公司的Downs和Vogel提出的用于开发、研究和评估流程控制技术和监控方法的现实化学流程模型，许多国内外学者、专家和从事实际工业流程模拟、相关研究的大量文献都将其引用为数据源，以进行控制、优化、故障诊断等研究。其中成分、力学、运行条件等都因专利权问题而被修改。表3.1 TE流程的控制变量控制变量说明控制变量说明XMV(1)d供给数量(流程2)XMV(7)分离器罐液体流量(流量10)XMV(2)e供给数量(流程3)XMV(8)汽提塔液体产品流(流11)XMV(3)a供给数量(流程1)XMV(9)汽提塔流量阀XMV(4)供给总计(流程4)XMV(10)反应堆冷却剂流动XMV(5)压缩机再循环阀XMV(11)冷凝器冷却剂流动XMV(6)排放阀(流9)XMV(12)搅拌速度3.3模糊神经网络训练和测试使用TE流程将正常和异常状态的数据分为培训样品和测试样品。设置为分数矩阵后，可以分解为样式3-1。(3-1)其中分别是维度分数向量和维度负载向量。每个分数矢量相互垂直，每个载荷矢量都是单位正交，如3-2所示。(3-2)两边同时向右相乘，得出3-3式。(3-3)TE流程的流程如图3-1所示。图3-1 TE流程的基本控制方案物质f是反应的副产品。反应是不可逆、发热、反应物浓度的一次近似。反应速度是温度的Arrhenius函数，产生g的反应比产生h的反应具有更高的活化能，对温度的敏感度更高。基于3.4遗传算法的神经网络最后，比较改进前后的实验结果，选择学习速度和解决问题正确率最好的组。这引出了基于遗传算法的最佳改进点的模糊神经网络也是此次实验的最终目的。总体技术框架如图3-2所示。训练主成分分析特征提取规范化失败抽样意外事件类型基于遗传算法的模糊神经网络正常样品测试主成分分析特征提取测试样品规范化图3-2整体技术框架在图3-2中，可以清楚、完整地理解整个流程框架流程和各个部分的使用情况。4进度安排一、两周审查文献，进行翻译文献。第三、四周进一步熟悉主题，修改文献翻译，编写开题报告，进行交流。第57周，审查相关文献，进行文件翻译工作，了解远程实验室研究背景和研究现状，了解远程实验室的优缺点及相关技术，准备开题报告，参与提问交换。第810周以分析研究远程实验系统的开发现状为基础，根据设计要求，提出了远程实验系统的总设计方案。参加中期交流和评价。1114周远程实验系统软件设计1518周远程实验系统调试；第1920周论文写作，论文修订，改进；论文打印，装订，论文回复。5参考资料1自民党坪，钟炳林。设备状态监视和故障诊断研究J。中国电力，1997，30 (5): 28-302李世勇。模糊控制神经控制和智能控制论M。哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，19983造影。基于神经网络控制系统的故障诊断研究D。大庆：大庆石油学院，2003年4朱松青，飞燕。状态监测和故障诊断中的主成分分析J。机床和液压，2007，35 (1): 241-2435梨园。基于主元分析的工业过程故障诊断算法研究D。沈阳：沈阳大学，2010年6朱达奇。人工神经网络研究现状及展望J。江南大学学报，2004 (2)7东军。混沌神经网络的研究进展与展望J。信息和控制，1997，26 (5): 360-3688李会龄，车楚妍。人工神经网络和神经网络控制的发展和展望J。邢台职业技术学院学报，2009，26 (5): 44-469Andre la mothe . tricks of the windows game programming gurusm。USA : Pearson education，2004年10 shoji Hayashi、toshi yuki askura、sheng Zhang . study of machine fault diagnos using neural networksj。faculty of engineenng，2002，(4) : 95-9911崔山山。遗传算法的改进和应用D。合肥：中国科技大学，2010年12p . m . frank . fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy-a survey and some new resultsautomatica，1990，(26) : 459-47413彭文姬、罗兴镱、李福松等。利用谱法和偏差单元的递归神经网络诊断水电站振动故障J。机械科学和技术，2006，25 (11): 1291-128414张允、胡丽华、宋梁。基于BP网络模式识别的变压器故障诊断J。长春工业大学学报，2005，26 (4): 317-31915 sun zengguo。神经网络和模糊专家系统在故障诊断中的应用D。大连：大连理工大学，2004年16 Ming Rao、Haibin yang、heming yang。integrated distributed intelligent system architecture for incidents monitoring and diagnsisj。computers in industry，1998，(37) : 143-15117Schumacher . student under sgradate laboratory and project workj。editorial to the issue，2007，283360 213221补充说明：1.本文是形式模板，本文有内容的省略，不连贯，仅作为形式参考。2.参考文献的标记方法：(1)参考文献的编号必须在正文中引用的内容之后采用上述表示形式，编号在正文中首次引用的情况下，可以在正文中多次引用的相同表示顺序，例如1，2，3，1，4，4因为是第一次引用4，所以3不正确(2)英语参考文献超过5篇，参考文献的总数取决于导师的要求。图片、表格和公式：图片、表和公式在每一章中连续编号。图片和表的编号必须在图表出现之前引用。参考文献的主要类型和格式如下：(1)日志：序