沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院 田朝霞 張 穎 潘翔宇 李俊達(dá)

1.引言

電梯故障檢測環(huán)節(jié)繁瑣、耗時，電梯監(jiān)控系統(tǒng)的使用大大減少了人力資源的消耗，為電梯的檢修和控制提供了較為直觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，為電梯的安全穩(wěn)定運行提供了更為便利的條件。本文以蟻群算法為基礎(chǔ)，以六層六站電梯監(jiān)控系統(tǒng)仿真模型為測試對象，監(jiān)測電梯實際運行情況，建立基于蟻群算法的PLC電梯故障監(jiān)控系統(tǒng)模型，以期提高電梯故障的檢測效率及準(zhǔn)確率。

2.基于蟻群算法的電梯故障監(jiān)控模型

2.1 模型的實現(xiàn)及物理意義

將電梯故障測試集T類比為蟻群算法中的城市集合，測試矢量ti是其中的元素，將故障作為食物，以故障為目標(biāo)，則電梯故障檢測問題即可轉(zhuǎn)化為蟻群如何通過最少的測試矢量檢測出故障點。本文以電梯各信號輸入點作為測試矢量ti，并將由其故障狀態(tài)構(gòu)成的集合作為已知的故障檢測集。在此模型中，不同測試集中的各矢量關(guān)聯(lián)程度要小于同一測試集中各矢量的關(guān)聯(lián)度。

設(shè) ti與 tj的自啟發(fā)量為：

其中，F(xiàn)是電路的故障集合；

fa是故障a的故障檢測集；

p( fa)為故障a出現(xiàn)的概率。

假設(shè)電梯的故障集合F中測試矢量總數(shù)為m，則精英螞蟻數(shù)為σ= m / 10。

第K個螞蟻從測試矢量 ti到 tj的概率為：

t+1時刻測試矢量 ti到 tj的信息素為：

(t)表示此次循環(huán)中從測試矢量 ti到 tj的信息素增量；

(t)是此次循環(huán)中極優(yōu)路徑的額外信息素增量；

在本監(jiān)控故障模型中，一次循環(huán)后第K只螞蟻所經(jīng)過的路徑長度為：

Tk是第K只螞蟻在本次循環(huán)中所經(jīng)過的測試矢量集合；

由公式（1）可看出，若故障點ti，tj多次同時在同一故障檢測集中出現(xiàn)，則二者之間的關(guān)聯(lián)程度就越強(qiáng)，所以當(dāng)?shù)谝淮芜x擇了 ti后，第二次選擇 tj的可能性就增大，這樣就對故障監(jiān)測的時間和路徑長度進(jìn)行了優(yōu)化。

2.2 基于蟻群算法的電梯故障檢測步驟

（1）參數(shù)初始化。設(shè)初始時間 t = 0，循環(huán)次數(shù) Nc= 0，并設(shè)定其最大值為 Ncmax，將m個螞蟻分別放到 n 個測試矢量上，將每兩個測試矢量間的信息素設(shè)置為 τmax；

（2）循環(huán)次數(shù)Nc=Nc+ 1 ；

（3）設(shè)故障總數(shù)為n，初始化故障序號a = 1；

（4）螞蟻數(shù)目初始化 k = 0；

（5）螞蟻數(shù) k = k +1；

（6）螞蟻k要通過遍歷找出故障a，根據(jù)概率轉(zhuǎn)移公式（3）選擇下一個待檢測的矢量 tj；

（7）將螞蟻k移動到 tj，并將 tj記錄到螞蟻k的檢索表中，同時更改檢索表指針，使其指向下一待測矢量；

（8）判斷故障a對應(yīng)的故障檢測集中的測試矢量是否全部包含在螞蟻k的檢索表中，若已全部包含，則順序執(zhí)行；若未全部包含，則跳轉(zhuǎn)到（6）；

（9）若k ＞ m則順序執(zhí)行；若k ≤ m則跳轉(zhuǎn)到（5）；

（10）根據(jù)公式（4）更新每兩個測試矢量間的信息素；

（11）若故障集已遍歷完，則順序執(zhí)行；若未完全遍歷，則令a = a + 1，選擇下一故障為目標(biāo)，并跳轉(zhuǎn)到（4）；

（12）判斷循環(huán)次數(shù)Nc≥ Ncmax是否成立，若成立，則循環(huán)結(jié)束并輸出結(jié)果；若不成立，則清空每只螞蟻的檢索表，跳轉(zhuǎn)到（2）繼續(xù)循環(huán)。

3.電梯監(jiān)控系統(tǒng)的仿真實驗

本文以由4個電梯信號輸入點構(gòu)成的故障檢測集進(jìn)行仿真實驗，設(shè)定參數(shù)之后，根據(jù)計算結(jié)果來判斷采用蟻群算法進(jìn)行電梯故障監(jiān)控的效果。故障集F如表1所示。

表1 電梯故障集F

故障與其對應(yīng)的故障診斷集關(guān)系見表2。

表2 故障診斷集

其中，表中0表示低電平，1表示高電平。

根據(jù)故障集和故障診斷集，按照故障檢測步驟對測試矢量進(jìn)行計算，得出各矢量之間的關(guān)聯(lián)度。設(shè)置參數(shù)：迭代次數(shù)Ncmax= 200。經(jīng)過計算，確定出基于蟻群算法的電梯單故障檢測的平均可靠性為97.73%。并且，可以得出結(jié)論：改進(jìn)后的蟻群算法可以使電梯單故障診斷的測試矢量路徑趨近于最優(yōu)路徑，從而提高故障檢測效率。

4.結(jié)束語

在電梯的故障檢測中應(yīng)用了改進(jìn)后的蟻群算法，以通過搜索最少的測試矢量來檢測到電梯故障為目的，研究蟻群搜索最優(yōu)解的具體過程，建立以電梯信號輸入點為測試矢量的故障集，確定各矢量之間的關(guān)聯(lián)程度，在進(jìn)行了仿真實驗后，得出了檢測故障的最優(yōu)路徑和可靠度。仿真實驗表明，應(yīng)用蟻群利用測試矢量間的關(guān)聯(lián)度減少了矢量的檢測，從而降低了檢測程序的長度，同時也提高了檢測的效率，為電梯的故障監(jiān)控提供了較好的參考模型。

[1]楊章勇,李靜,石永兵.基于WinCC和S7-300PLC的電梯監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與仿真[J].機(jī)械工程與自動化,2016(04)：40-42.

[2]程艷燕.蟻群算法基本原理及其應(yīng)用綜述[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊,2011,24(04)：117-121.

[3]王晴.基于蟻群算法的電路故障診斷技術(shù)研究[D].華中科技大學(xué),2007.