劉自然，王律強(qiáng)，李?lèi)?ài)民，顏丙生，甄守樂(lè)，熊偉

（1.河南工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，河南鄭州450007；2.河南工業(yè)大學(xué)工程訓(xùn)練中心，河南鄭州450007）

遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試車(chē)臺(tái)振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

劉自然1，王律強(qiáng)1，李?lèi)?ài)民2，顏丙生1，甄守樂(lè)1，熊偉1

（1.河南工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，河南鄭州450007；2.河南工業(yè)大學(xué)工程訓(xùn)練中心，河南鄭州450007）

為解決航空發(fā)動(dòng)機(jī)附件試車(chē)臺(tái)主要監(jiān)測(cè)參數(shù)振幅與流量、壓力等其他參數(shù)之間的關(guān)系難以用線性模型來(lái)預(yù)測(cè)的問(wèn)題，建立具有7-8-1結(jié)構(gòu)并經(jīng)遺傳算法（genetic algorithm，GA）優(yōu)化過(guò)閾值和權(quán)值的遺傳反向誤差傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以輸出轉(zhuǎn)速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級(jí)出口流量、增壓級(jí)出口溫度和增壓級(jí)出口壓力為網(wǎng)絡(luò)輸入，附件的徑向振幅為網(wǎng)絡(luò)輸出建立預(yù)測(cè)模型。將訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)用于某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)附件振動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，得到的預(yù)測(cè)值符合要求。

附件試車(chē)臺(tái)；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；振動(dòng)預(yù)測(cè)

1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振幅建模

1.1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

遺傳算法[2]模擬了生物進(jìn)化規(guī)則和自然界遺傳機(jī)制，是一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法，具有全局尋優(yōu)功能。遺傳算法利用遺傳因子（選擇、交叉和變異）逐代產(chǎn)生群體，模擬自然遺傳過(guò)程中生物的繁殖、交配和變異現(xiàn)象，根據(jù)優(yōu)勝劣汰的原則，循環(huán)搜索得到最優(yōu)個(gè)體，即最優(yōu)解。由于遺傳算法具有良好的全局優(yōu)化能力，故將其用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值的優(yōu)化，產(chǎn)生最優(yōu)的閾值和權(quán)值，得到的網(wǎng)絡(luò)模型用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）的重要內(nèi)容，主要由輸入層、隱藏層、輸出層3部分構(gòu)成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，進(jìn)行輸入后網(wǎng)絡(luò)就能產(chǎn)生一定的輸出。遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模流程圖如圖1所示。

圖1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模流程圖

1）種群初始化。包括編碼長(zhǎng)度、方案、神經(jīng)元連接性質(zhì)、神經(jīng)元閾值和權(quán)值的初始化以及種群規(guī)模的設(shè)置。編碼的長(zhǎng)度應(yīng)根據(jù)輸入層、隱含層、輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來(lái)求解。神經(jīng)元的初始權(quán)值和閾值可通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定，種群規(guī)?？梢酝ㄟ^(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)初選一個(gè)解的范圍。

2）計(jì)算適應(yīng)度值[3]。適應(yīng)度值是評(píng)價(jià)遺傳算法的標(biāo)準(zhǔn)。在遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值及權(quán)值中，一般選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)E的倒數(shù)作為適應(yīng)度值函數(shù)F，能量函數(shù)E為

3）遺傳因子的確定。按照適應(yīng)度值的大小選擇最佳個(gè)體，使最佳個(gè)體總能保持在下一代。選擇交叉類(lèi)型，并賦予交叉率Pr和變異率Pm值。

4）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值設(shè)置。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)主要包括神經(jīng)元層數(shù)、輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)以及傳遞函數(shù)的選擇。選擇合理的網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)是網(wǎng)絡(luò)完成預(yù)定目標(biāo)的關(guān)鍵，所選的傳遞函數(shù)大多為S型函數(shù)、線性函數(shù)，神經(jīng)元層數(shù)不超過(guò)3層。輸入輸出數(shù)量一般是已知的，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)l[4]可以參考下式：

式中：n、m——輸入、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；

a——0～10的常數(shù)。

5）遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)。通過(guò)大量樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)，用遺傳算法可以?xún)?yōu)化得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的閾值和權(quán)值，再經(jīng)過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，形成遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后用檢驗(yàn)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算其誤差是否達(dá)到要求。當(dāng)遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差小于給定精度時(shí)，遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)束。

1.2 基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)建模

圖2 試驗(yàn)過(guò)程轉(zhuǎn)速變化示意圖

試車(chē)臺(tái)試驗(yàn)時(shí)，主要通過(guò)調(diào)節(jié)輸出轉(zhuǎn)速來(lái)試驗(yàn)被試件在各個(gè)速度段的工作情況，利用組態(tài)軟件和振動(dòng)測(cè)試軟件來(lái)監(jiān)測(cè)試車(chē)臺(tái)中轉(zhuǎn)速、壓力、溫度、流量、振動(dòng)量等參量。試驗(yàn)分階段進(jìn)行，手動(dòng)或自動(dòng)加速到最低速度后，穩(wěn)定一段時(shí)間；如果試驗(yàn)無(wú)異常，則加速到下一個(gè)速度，再穩(wěn)定一段時(shí)間；加速到規(guī)定的最高速度后，再降速到一個(gè)規(guī)定速度，試驗(yàn)一段時(shí)間；如果無(wú)異常，再繼續(xù)降速。重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到最低速度，這樣就完成了一個(gè)周期的試驗(yàn)，試驗(yàn)過(guò)程轉(zhuǎn)速變化示意圖如圖2所示。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)異的泛化能力與遺傳方法較好的全局尋優(yōu)能力[5]相結(jié)合形成GA-BP算法（back propagation network optimized by genetic algorithm）。GA-BP算法要處理的數(shù)據(jù)主要來(lái)自WINCC組態(tài)軟件中存儲(chǔ)的如壓力、流量、溫度等低頻數(shù)據(jù)以及以LabVIEW為平臺(tái)搭建的振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)中的高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)。利用Matlab r2007b建立GA-BP模型，組態(tài)軟件中數(shù)據(jù)可以直接導(dǎo)入到Matlab中；對(duì)于振動(dòng)數(shù)據(jù)，則利用系統(tǒng)中自帶的數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能，導(dǎo)出后再導(dǎo)入到Matlab中。

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以被試件輸出轉(zhuǎn)速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級(jí)出口流量、增壓級(jí)出口溫度以及增壓級(jí)出口壓力7個(gè)與附件徑向振動(dòng)有顯著關(guān)系的參量作為輸入，附件徑向振動(dòng)振幅為輸出，隱含層初始節(jié)點(diǎn)數(shù)為8的模型，即7-8-1 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。由于試車(chē)過(guò)程中，輸出轉(zhuǎn)速為22000 r/min時(shí)持續(xù)的時(shí)間最長(zhǎng)，故選用試車(chē)過(guò)程中不同周期這一速度時(shí)的各傳感器的值，共20組作為訓(xùn)練樣本，如表1所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向振幅預(yù)測(cè)模型

遺傳算法的基本參數(shù)[6-8]：編碼位數(shù)為20×8+8× 20+8+20=348，權(quán)重和閾值編碼采用二進(jìn)制編碼，初始化空間取值范圍為[-1，1]；初始種群規(guī)模P=50；交叉率Pr=0.01；變異率Pm=0.05；選擇率Pl=0.09；遺傳代數(shù)GEN=100。

BP算法的基本參數(shù)[9-10]：學(xué)習(xí)率1r=0.05，最大訓(xùn)練次數(shù)epochs=3 000；訓(xùn)練要求精度goal=0.1。輸入層與隱含層及隱含層與輸出層的傳遞函數(shù)均為S型函數(shù)。

表1 各參數(shù)實(shí)驗(yàn)值

表2 預(yù)測(cè)值及誤差

圖4 振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果

2 試車(chē)臺(tái)狀態(tài)預(yù)測(cè)及結(jié)果分析

選用輸出轉(zhuǎn)速22000 r/min時(shí)不同于20組訓(xùn)練樣本的11組試驗(yàn)樣本，分別用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的結(jié)果如表2所示?？梢钥闯?，遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的最大誤差為4.3257，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的最大誤差為14.272 7，是前者的3倍還多，表明GA-BP模型的預(yù)測(cè)值更接近于實(shí)際值。兩種預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)出來(lái)的振動(dòng)趨勢(shì)結(jié)果如圖4所示，更加直觀地看出，遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中具有更高的準(zhǔn)確度。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)遺傳算法優(yōu)化得到具有最優(yōu)初始權(quán)值和閾值的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立以輸出轉(zhuǎn)速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級(jí)出口流量、增壓級(jí)出口溫度和增壓級(jí)出口壓力為網(wǎng)絡(luò)輸入，附件徑向振幅為網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測(cè)模型。用實(shí)驗(yàn)樣本對(duì)所建立的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度更高，泛化能力更強(qiáng)。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到預(yù)測(cè)值的誤差在工程應(yīng)用要求之內(nèi)，模型可以在特定的參數(shù)范圍內(nèi)較好地描述輸出轉(zhuǎn)速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級(jí)出口流量、增壓級(jí)出口溫度和增壓級(jí)出口壓力對(duì)附件徑向振幅的影響。

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Vibration trend prediction of test bed based on genetic BP neural network

LIU Ziran1，WANG Lüqiang1，LI Aimin2，YAN Bingsheng1，ZHEN Shoule1，XIONG Wei1
（1.College of Mechanical and Electrical Engineering，He’nan University of Technology，Zhengzhou 450007，China；2.Engineering Training Center，He’nan Unitersity of Technology，Zhengzhou 450007，China）

To solve the problem that linear mode can’t predict the relationship between amplitude，which is the main monitoring parameter，flow，pressure and other parameters of Aero engine accessory test bed，a 7-8-1 genetic back propagation（BP）neural network structure is established，whose threshold and weight optimized by genetic algorithm（GA）.A prediction model is built by using the output speed，booster pump entrance flow，booster pump entrance temperature，booster pump entrance pressure，booster stage outlet flow，booster stage outlet temperature and booster stage outlet pressure as the network input and radial amplitude of aircraft accessory as the network output.The trained network is used to predict the vibration trend of a certain type of aircraft accessory and the error between the acquired prediction value and the actual value is under the requirement.

accessory test bed；genetic algorithm；BP neural network；vibration prediction

A文章編號(hào)：1674-5124（2015）08-0118-04

10.11857/j.issn.1674-5124.2015.08.027

0 引言

航空發(fā)動(dòng)機(jī)傳動(dòng)附件作為發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵部件，在裝機(jī)前必須進(jìn)行試驗(yàn)，因而要采用試車(chē)監(jiān)視系統(tǒng)。試車(chē)臺(tái)狀態(tài)的好壞直接決定附件試車(chē)結(jié)果的優(yōu)劣，試車(chē)臺(tái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)對(duì)于提高附件試車(chē)的合格率和減少事故的發(fā)生具有重要意義。航空發(fā)動(dòng)機(jī)附件試車(chē)臺(tái)系統(tǒng)中流量、壓力、溫度等參量與振幅之間關(guān)系是強(qiáng)非線性[1]的，采用傳統(tǒng)的線性回歸方法來(lái)預(yù)測(cè)振動(dòng)趨勢(shì)很難滿(mǎn)足要求；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其大規(guī)模并行處理、容錯(cuò)、自組織、自適應(yīng)能力和聯(lián)想功能等特點(diǎn)，已成為解決非線性問(wèn)題的有力工具。遺傳反向誤差傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中較為成熟、使用較為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)試車(chē)臺(tái)系統(tǒng)的振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)具有明顯優(yōu)勢(shì)。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部極小點(diǎn)問(wèn)題[1]，因而對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初值有較高的要求。選擇的初值不當(dāng)，就會(huì)使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂波動(dòng)，嚴(yán)重的還可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)不收斂。采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，借助遺傳算法優(yōu)良的全局搜索能力，可以進(jìn)一步提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，從而提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。

2014-09-21；

2014-11-16

劉自然（1964-），男，河南信陽(yáng)市人，教授，碩士，主要從事機(jī)電傳動(dòng)與控制、動(dòng)態(tài)測(cè)試研究。