人工神经网络在起重机运行状态监测中的应用案例2

1、人工神经网络在起重机运行状态监测中的应用yujianli , zhouruifang , miaomanxiang郑州航空工业管理学院摘要：起重机作为工业生产中的大型机械设备，扮演着不可替 代的重要角色，研究起重机故障诊断技术，提高起重机运行的平安 性和可靠性，具有极其重要的作用。本文利用BP神经网络研究起重 机运行状态监测及故障诊断问题，建立了对塔式起重机的运行状态 进行在线监测的BP神经网络模型，并对模型的稳定性进行了仿真实 验研究，结果说明，BP神经网络模型可以对塔式起重机的运行状态 进行准确的判断，对故障进行有效的预测，从而提高起重机运行的 平安性和可靠性。关键字：BP神经网络，状态监

2、测，起重机，模型1、引言起重机作为工业生产中的大型机械设备，其单机的工作范围、起 重能力及监控水平不断向大型化和自动化方向开展。由于起重机自身结 构和工作特点，决定了它是一种蕴藏较大危险因素的施工机械。保证起 重设备的正常工作、监测起重机运行状态、对起重机的故障进行诊断， 成为起重机平安设计方面的一大研究重点。臧大进2022研制有塔式 起重机智能监控系统、戚本志2022设计了塔吊远程平安监控系统、 尹献德2022研制有桥门式起重机平安运行监控记录装置等等。在 故障诊断方面，近年很多研究者王丁磊2022，付芹2022，谢正 义2022等采用神经网络技术，不仅能够检测各种曾经发生的 故障，而且通过

3、新的故障样本学习、训练和更新故障知识，建立起重机 械故障征兆与故障状态之间的关系，从而能够识别首次发生的新故障。本文利用BP神经网络研究起重机运行状态在线监测问题， 建立了对 塔式起重机的运行状态进行在线监测的 BP神经网络模型，并对模型的稳 定性进行了仿真实验研究，结果说明，BP神经网络模型可以对塔式起重 机的运行状态进行准确的判断，对故障进行有效的预测，从而提高起重 机运行的平安性和可靠性。2、BP神经网络原理BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练得到的多层前馈神经网 络。BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，但是无 必事前揭示此种映射关系的数学方程。BP神经网络的学习方法

4、是最速下降法，通过反向传播来不断调整神经网络的权值与阈值，使BP神经网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构由输入层、隐层与输出层 构成。第入恳廉急境E恳-图1 BP神经网络结构图BP神经网络中的正向传播与反向传播构成了其学习过程。正向传播是指用于网络计算，对某一个输入值求出它的输出值；反向传播是指用 于逐层传递误差，修改连接权值以及阈值。算法的具体步骤如下所示。(1)首先设置训练网络的变量和参数：Xk区1入2,XkP,(k 12,N)为输入向量，也就是训练样本，样本的总个数为N ;Wpi (n) w m i为第n次迭代隐层和输入层I间的权值向量；Wij (n) Wj | j为第n次迭代

5、隐层J和隐层I间的权值向量；Wjn3(n) w, JN3为第n次迭代输出层和隐层j间的权值向量;Ok( n) Oki( n)。2( n),OkN3( n) , (k 1,2, N)为第 n 次迭代网络的实际输出；dkdk1,dk2,，dkN3】,(k 1,2,N)为网络训练的期望输出。(2)进行初始化设置。赋于较小的随机非零值给Wmi (0),Wj(0),Wjn3(0)。然后输入样本Xk , n 0(4)关于输入的样本Xk ,前向计算BP神经网络每一层神经元的输入 信号u与输出信号v。5上一步求得的实际输出O/n)和实际期望输出dk计算误差e，判 断是否满足要求，假设满足要求那么转至8；如果不

6、满足那么转至6。(1)判断n 1是否大于最大迭代次数，如果大于那么转至8，否那么， 对于输入样本Xk，然后反向计算每层神经元的局部梯度。其中，pOp( n)(1 Op(n )(dp( n)Op( n),1(p1,2,，N3)J jN 3f (UjJ (n)p 1N3p Wjp(n),2(j1,2，,J)IiJf (Ui1 (n)j 1JWij(n),(i1,2,)3(7按下面的式子计算权值修正w，并对权值进行修正，为学习速率。n n 1，转至4。N3JWjp(n)p (n)Vj(n),Wjp( n 1) Wjp( n)Wjp( n), 4(j 1,2,J; p 1,2,，P)；Wj(n)jJ

7、(n)v； (n),wij (n 1)Wjj(n) wij (n), 5(i 1,2,I; j 1,2, J);Wmi(n)i (n)Xkm(n)Wmi (n 1) Wmi(n)Wmi(n) 6(m 1,2，P;i 1,2/-,)8判断是否学完所有的训练样本，如果是那么结束，如果不是，那么 返回3。3、构建起重机运行状态监测的 BP神经网络模型3.1 选取塔式起重机运行状态的观测变量选取塔式起重机运行状态的6个变量作为观测变量，分别为：起重 量、起重力矩、起升高度、起重幅度、风速及电动机绕组温度，这6个观测变量均为塔机运行中可通过传感器采集到的变量；3.2 对起重机运行状态进行类型分类及编码将

8、起重机的运行状态分为5大类，依次为平安状态、较为平安状态、 平安向危险过渡状态、较为危险状态及危险状态，对这 5类状态的编码 依次分别为：10000、01000、00100、00010、00001;3.3 选取训练样本在塔式起重机运行状态信息观测变量与运行状态分类编码对应关系 的历史数据中选取25组训练样本如表1所示。表1：训练样本样本序号状态观测变量状态类型编码起重量起重力矩起升高度起重幅度风速绕组温度1637568638.610.810.910900100265656663910.11588001003621465038.210.514.3102001004648365039.41015.

9、7114000105621467839.810.913.1114000106656566639.810.114.3118001007588261539.410.510.9109010008588268638.611.714.3880001096483615399.513.1102001001058826783911.515.61020010011588266638.211.313.11140010012637565038.610.210.91180010013648365038.210151090010014621468639.811151140001015648366639.810.310.

10、91020010016588261538.69.414.31140010017656567838.210.310.9880001018656561538.69.414.3114001001964836863910.613.11180001020637567839.410.614.31020001021621466638.610.715.71090001022613064039.210.412.48601000236435640159.914.7106001002464006401510141000100025150030038.2201480100003.4构建起重机运行状态监测的 BP神经网

11、络模型构建BP神经网络结构的输入层、隐层和输出层，起重机运行状态的 观测变量为输入层变量，起重机状态类型分类编码为输出层变量。3.5进行神经网络训练利用训练样本训练构建的BP神经网络模型，得出BP神经网络模型 的权值和阈值。BP神经网络模型训练采用最速下降学习算法，通过误差反向传播不断调整网络的权值和阈值，使BP神经网络输出与实际期望值的误差平方 和越来越小，如图二所示。用以下MATLAB件程序对神经网络进行训练，其中神经网络的隐层 神经元的个数选为13， p为输入层向量，t为输出层样本向量。p=load(p.txt);p=pt=load(t.txt);t=tnet二n ewff(mi nm

12、ax(p),13,5,ta nsig,pureli n,trai nl m)Jn et.trai nParam.goal=0.010 0.010 代表训练精度；n et.tra in Param.lr=0.3;n et.trai nParam.epochs=500 500代表训练次数；叵In et,tr=trai n(n et,p,t);H Performance fplotperform)Note new toolbar buttons: data brushinc & linked dots za10TrainBestGaal-JguJ)口山 pwEnbs 匚 E2S10152031 Ep

13、ochsD5图2:网络训练误差变化图用以下MATLAB软件程序命令输出训练得到的神经网络的权值和阈 值IW=n etW1,1LW二n et.LW2,1b1= net.b1,1b2=net.b2,1神经网络的权值如下所示:IW =-0.01300.0702:0.4838；-0.21640.95320.13360.0037 -0.0132-0.06630.0302-0.1139-0.0455-0.0010 -0.01040.18310.5016 -0.4914 -0.07550.0092-0.0744-0.15810.88530.0861-0.21340.0024 -0.0097 -0.12600

14、.3013 -0.04680.0066-0.00060.00510.1631-0.9502-0.10490.02650.0014-0.0141-0.14310.1805-0.02390.02090.0016-0.0053-0.16990.5654-0.0521-0.0413-0.00030.0002-0.0314-0.1514-0.0104-0.00150.0177-0.13590.67750.08560.0010-0.0713-0.00080.02530.25630.1437-0.4912-0.15050.0218-0.11710.0221-0.12350.0850-0.1082-0.011

15、90.06820.07560.09090.18980.0867LW =-0.00330.0553 -0.0267 -0.0006 -0.6511-0.29150.82490.3370-1.11910.5802-0.0659-0.59480.1176-0.13610.32940.91211.0981 -0.6853-0.86370.3946-0.4913-0.17870.7480-0.0969-0.4514 -0.2376-0.8225 -0.8642 -1.4491 -1.1441 -1.03490.56390.50870.6750-0.02480.8949-0.5176-0.59920.47

16、820.75880.9223 -0.03050.01260.9832-0.6981-0.6443-0.40470.6693 -0.56311.18030.93260.47050.0560 -0.07920.1681 -0.14640.0442-0.09610.14840.1517-0.1687 -0.1316 -0.29450.2512 -0.0073训练得到的神经网络阈值如下所示:b1 =-8.6594-4.221612.80713.2047-6.46371.15002.8888-1.11495.2438-10.8605-4.47725.1299-3.5019b2 =0.03230.1571

17、-0.6009-0.0651-0.38243.6起重机运行状态监测实验在塔式起重机运行状态信息观测变量与运行状态分类编码对应关系 的历史数据中选取10组样本，作为监测实验样本如表 2所示。表2:监测实验样本样本序号状态观测变量神经网銘输入状态类 型编码神经 网络输出起重量起重力矩起升 高度起重 幅度风速电动机绕组温度1637568638,610.810.910900100265656663910.11588001003621465038.210,514.3102001004648365039.41015.711400010562146783Q.Sin.Q13 11140001066565666

18、39.810.114.3118001007588261539 A10.510.9109010008588268638.611.7143880001096483615399.513.1102001001058826783911.515.610200100用MATLAB件程序命令huijian二simnet,p，将实验样本中的塔 式起重机运行状态的观测变量数据输入到训练得到的 BP神经网络中，对 起重机运行状态进行识别，输出结果如下：huijia n 二0.07030.0135-0.0257-0.1586-0.07940.1313-0.00100.0569-0.0236-0.01530.0051-

19、0.03950.05570.1004-0.1222-0.02610.9487-0.00870.04600.01520.99230.96900.86040.18330.10480.9102-0.01880.08740.93790.92470.0413-0.00450.10400.87010.87450.14590.01960.9205-0.02990.13250.06710.0116-0.0139-0.22080.00570.14600.0112-0.00240.0474-0.0310将上述BP神经网络对塔式起重机运行状态识别的输出向量中的最 大值对应的分量值取为1,其它分量值取为0,得起重机运

20、行状态识别结 果，将其与训练样本中原来塔式起重机运行状态的分类编码进行比拟可 知，BP神经网络模型对起重机运行状态识别的准确率到达100%4、BP神经网络模型的有效性和稳定性研究为研究BP神经网络模型的有效性和稳定性，对监测实验样本的输 入进行扰动处理，得到扰动实验样本，用BP神经网络模型对扰动实验样本进行运行状态识别实验，研究BP神经网络模型的稳定性。4.1、第一组扰动实验数据处理，是在监测实验样本的根底上，对 10组样本的起重量上下波动5,其它数据保持不变，得到扰动实验样本 然后用BP神经网络模型对扰动实验样本进行 运行状态识别实验，用 MATLAB件进行实验，扰动实验样本及 运行状态判断

21、结果输出如下：pl =1.0e+003 *t =00000000111100000000 0 00 0 00 0 11 1 00 0 00 0 01 0 00 0 10 1 00 0 06.37006.56006.21906.48806.21906.56005.88705.88706.48805.88700.68600.66600.65000.65000.67800.66600.61500.68600.61500.67800.03860.03900.03820.03940.03980.03980.03940.03860.03900.03900.01080.01010.01050.01000.0

22、1090.01010.01050.01170.00950.01150.01090.01500.01430.01570.01310.01430.01090.01430.01310.01560.10900.08800.10200.11400.11400.11800.10900.08800.10200.1020zhenduan 二-0.0100 0.0001-0.2748 -0.02160.04630.00310.02040.0072-0.0236-0.00920.0714 -0.0267 0.0196 -0.0658 -0.0035 -0.00951.00540.0119-0.0751-0.072

23、91.0009 0.9723 0.7034 0.1220 0.0455 0.91640.12200.01910.91480.93420.0327 -0.0124 -0.07740.84080.89650.0799-0.04690.9919 0.0544 0.0534-0.0271 -0.0086 -0.2815 -0.0124 -0.0003 -0.0127-0.0147 -0.05460.15000.0440将上述BP神经网络对塔式起重机的运行状态进行分类判断， 输出向 量中的最大值对应的分量值取为1,其余分量值取为0,由此可得起重机 运行状态的识别最终结果如下：00000000000000

24、001000111001001100011001000000000000由此得出本组数据的识别正确率为100%4.2、第二组扰动实验数据处理，是在监测实验样本的根底上，对 10组样本的起重力矩上下波动1左右，其它数据保持不变，得到扰动实 验样本。然后用BP神经网络模型对扰动实验样本进行 运行状态识别实 验，用MATLAB软件进行实验，扰动实验样本及 运行状态识别结果输出 如下：p1 =1.0e+003 *6.37506.56506.21406.48306.21406.56505.88205.88206.48305.88200.68700.66700.65100.65100.67900.6670

25、0.61600.68700.61600.67900.03860.03900.03820.03940.03980.03980.03940.03860.03900.03900.01080.01010.01050.01000.01090.01010.01050.01170.00950.01150.01430.01090.01500.01430.01570.01310.01090.01430.01310.01560.10900.08800.10200.11400.11400.11800.10900.08800.10200.1020t =00000000000000001000111001001100011001000000000000zhenduan =-0.02320.0113 -0.2470 -0.01050.08460.0002-0.0298 -0.0325 -0.0142 -0.02090.0568 -0.02370.0182 -0.0790 -0.02190.00991.04800.0223 -0.0683 -0.04760.96390.98630.72970.12110.05400.91560.14560.03750.92480.93280.0401-0.0138-0.07560.82980.93720.0938-0.06270.98540.