李紅星
(中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七一六研究所,江蘇 連云港 222061)
礦用電源防爆的主流規(guī)避手段為本安兼隔爆的方式,即電源內(nèi)部是非本質(zhì)安全的,但是電路經(jīng)過層層降壓、限流的操作之后,電源的輸出是本質(zhì)安全的,電源外部用一個(gè)隔爆外殼達(dá)到內(nèi)部電路防爆的效果。煤礦井下這樣的爆炸性氣體環(huán)境下的電氣設(shè)備,需要在應(yīng)用前進(jìn)行防爆認(rèn)證。爆炸性火花實(shí)驗(yàn)是目前常用的認(rèn)證方法,但實(shí)驗(yàn)周期長(zhǎng)并且成本高。團(tuán)隊(duì)在研制一種隔爆兼本安的電源在出廠前的是爆炸性火花實(shí)驗(yàn)測(cè)試階段發(fā)生了內(nèi)部爆炸,設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)階段就對(duì)電路是否本質(zhì)安全進(jìn)行基本的判定,將大大提高設(shè)計(jì)效率,節(jié)省成本。
設(shè)計(jì)人員在本質(zhì)安全電路設(shè)計(jì)時(shí)采用的非爆炸評(píng)價(jià)方式是利用已經(jīng)建立的簡(jiǎn)單電路模型去計(jì)算能量是否達(dá)到爆炸閾值,此方法只適用于簡(jiǎn)單電路,對(duì)于混合電路并不適用;并且此方法過于理想化,忽略了許多必要因素,誤差較大。
由于本質(zhì)安全電路的判定影響因素很多,且呈現(xiàn)相互影響的非線性關(guān)系,不能找到確定的數(shù)學(xué)模型來描述這種不確定的輸入輸出關(guān)系。自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)具有處理非線性輸入輸出關(guān)系的能力,因此,本文考慮將ANFIS 應(yīng)用于本質(zhì)安全電路非爆炸性評(píng)價(jià)中,經(jīng)驗(yàn)證,基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路判定模型具有可行性。
本文對(duì)ANFIS 在本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)中應(yīng)用進(jìn)行可行性論證,并在此基礎(chǔ)上建立了基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型,最后對(duì)建立的模型進(jìn)行了模擬電路驗(yàn)證。
ANFIS 全稱為自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(Adaptive Neural-Fuzzy Inference System),是在綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)兩者的優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上得到的一種新的模糊推理系統(tǒng),ANFIS 系統(tǒng)不僅具有模糊系統(tǒng)的類人推理能力,而且還具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶能典型的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)的結(jié)構(gòu),如圖1所示。
圖1中,ANFIS 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)為兩輸入(、)、單輸出(),這里,、是系統(tǒng)的兩個(gè)不同的輸入信號(hào),是系統(tǒng)的唯一的輸出信號(hào)。
圖1 ANFIS 結(jié)構(gòu)圖
MATLAB 給我們提供了自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)工具箱,我們選擇混合算法(Hybrid),即將梯度下降法和最小二乘法相結(jié)合使用。
本質(zhì)安全電路判定結(jié)果與其影響因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系。目前,對(duì)于多變量非線性的本質(zhì)安全電路進(jìn)行計(jì)算機(jī)判定國(guó)際上還沒有相關(guān)結(jié)論和公式;對(duì)于多變量非線性問題,模糊系統(tǒng)具有較好的建模能力;并且ANFIS 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自組織、自調(diào)整能力與模糊邏輯有機(jī)地結(jié)合在一起,系統(tǒng)具有在線調(diào)整、學(xué)習(xí)速度快以及表達(dá)直觀準(zhǔn)確的特點(diǎn)。它在數(shù)據(jù)處理過程中采用了類似于“黑箱”的方法,通過對(duì)初始數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)、自調(diào)整,找出符合輸入、輸出變量的非線性關(guān)系(映射)。在通過一定步數(shù)的訓(xùn)練之后,ANFIS 能較好地?cái)M合出輸出變量與輸入變量之間的非線性關(guān)系。
既然本質(zhì)安全電路具有多變量、非線性的特點(diǎn),而ANFIS 具有很好地處理多變量、非線性問題的能力,因此,本文考慮將ANFIS 應(yīng)用于本質(zhì)安全電路非爆炸性模型的建立。
1.3.1 初始化數(shù)據(jù)的歸一化處理
ANFIS 是基于數(shù)據(jù)的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng),因此初始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到訓(xùn)練出來的模型是否能很好地?cái)M合源數(shù)據(jù),在這里首先確定初始數(shù)據(jù)的選取來源,并將采集到的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使之能很好地被ANFIS 工具箱利用。
初始數(shù)據(jù)的選取來源,在訓(xùn)練開始之前首先要導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)。本課題從GB 3836.4—2000 中本質(zhì)安全電路設(shè)計(jì)最小點(diǎn)燃曲線采集初始數(shù)據(jù),共480 組,其中,電阻性電路150 組,電感性電路150 組,電容性電路150 組,混合型電路30 組。用400 組初始數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型,用80 組數(shù)據(jù)對(duì)建立的基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型進(jìn)行驗(yàn)證。
在MATLAB 仿真過程中,數(shù)據(jù)范圍過大的情況,可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)進(jìn)入S 型函數(shù)的飽和區(qū),使得網(wǎng)絡(luò)不夠收斂,因此,我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理來避免出現(xiàn)這種情況,且歸一化處理有利于提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。具體歸一化算法為:
P=2×(-min)/(max-min)-1
其中,是初始訓(xùn)練數(shù)據(jù),min、max分別是這組數(shù)據(jù)的最小值和最大值,P是映射后的數(shù)據(jù)。
MATLAB 歸一化程序?yàn)椋?/p>
1.3.2 ANFIS 模型中數(shù)據(jù)的本質(zhì)安全判定標(biāo)準(zhǔn)
在初始數(shù)據(jù)選擇階段,確定了以下判定標(biāo)準(zhǔn)來判別電路的本質(zhì)安全特性:
(1)初始數(shù)據(jù)本質(zhì)安全判定標(biāo)準(zhǔn):假設(shè)臨界點(diǎn)燃點(diǎn)數(shù)據(jù)為,采集數(shù)據(jù)為,輸出=/,數(shù)據(jù)取值范圍在[0,1)之間的電路評(píng)價(jià)為本質(zhì)安全,在(1,+∞)之間的電路評(píng)價(jià)為非本質(zhì)安全。特別的=/=1 為臨界狀態(tài),這種狀態(tài)為不穩(wěn)定狀態(tài),出現(xiàn)這種情況應(yīng)歸于非本質(zhì)安全狀態(tài),并利用其他爆炸性評(píng)價(jià)方法驗(yàn)證電路的本質(zhì)安全。
(2)歸一化之后判定標(biāo)準(zhǔn):從歸一化處理之后的數(shù)據(jù)中得出,點(diǎn)燃點(diǎn)的臨界狀態(tài)點(diǎn)1 對(duì)應(yīng)的歸一化值為0.247 9,因此,我們將本質(zhì)安全電路在ANFIS 中的判定標(biāo)準(zhǔn)定為:數(shù)據(jù)范圍在[0,0.247 9)之間的電路為本質(zhì)安全,在(0.247 9,+∞)之間的電路評(píng)價(jià)為非本質(zhì)安全。
1.3.3 建立基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型步驟
在這里,我們用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理工具箱建立基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型的步驟如圖2所示。
圖2 基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型的設(shè)計(jì)流程
1.3.4 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的建模
利用經(jīng)過歸一化處理的400 組初始數(shù)據(jù),并按照上一節(jié)介紹的建立基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型的步驟訓(xùn)練生成一個(gè)評(píng)價(jià)本質(zhì)安全電路本質(zhì)安全特性的ANFIS。
訓(xùn)練的過程為:
第一步,將經(jīng)過歸一化處理的400 組初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)在導(dǎo)入到ANFIS 工具箱。
將經(jīng)過歸一化處理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及驗(yàn)證數(shù)據(jù)同時(shí)導(dǎo)入ANFIS 工具箱里得到的綜合數(shù)據(jù)。
第二步,確定輸入輸出變量的個(gè)數(shù)及類型。
本系統(tǒng)中輸入量有三個(gè),分別為電壓、電流、電容。
對(duì)于電阻性電路以及電感式電路,根據(jù)GB 3836.4—2000 計(jì)算采集到電壓值、電流值,將電容值設(shè)置為0,根據(jù)GB 3836.4—2000 本質(zhì)安全電路判定標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)電路是否為本質(zhì)安全;
對(duì)于電容性電路,根據(jù)GB 3836.4—2000 計(jì)算采集到電壓值、電容值,將電阻值、電感值設(shè)置為0,根據(jù)GB 3836.4—2000 本質(zhì)安全電路判定標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)電路是否為本質(zhì)安全;
ANFIS 系統(tǒng)的輸入輸出情況如圖3所示,左側(cè)為三個(gè)輸入,分別為電壓、電流、電容,中間為ANFIS 訓(xùn)練過程,右側(cè)為輸出OUT。
圖3 輸入輸出情況
第三步,訓(xùn)練得到基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型的初始模型。
要想訓(xùn)練得到基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型,首先要在系統(tǒng)訓(xùn)練之初指定系統(tǒng)的初始隸屬度函數(shù)。所以,依照這個(gè)原則,我們?cè)谟?xùn)練基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型的時(shí)候,將輸入語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)的數(shù)目設(shè)置為5,隸屬度函數(shù)類型為鐘形(gbellmf),輸出隸屬度函數(shù)的類型用線性(Linear),利用這些設(shè)定的初始參數(shù)訓(xùn)練得到基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型的初始模型。
第四步,訓(xùn)練生成自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)。
在訓(xùn)練生成自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)之前,對(duì)系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。
首先根據(jù)設(shè)計(jì)需要選擇模糊邏輯算法,根據(jù)前面關(guān)于算法選擇的討論,我們選擇混合算法(Hybrid),在這里,令Opt Method=1 對(duì)ANFIS 進(jìn)行訓(xùn)練。
然后,我們把期望的誤差期望值設(shè)置為0,模型訓(xùn)練的步數(shù)設(shè)置為500。
參數(shù)設(shè)置完畢,我們就可以開始對(duì)基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路非爆炸評(píng)價(jià)模型進(jìn)行訓(xùn)練。
本安兼隔爆的方式是礦用電源防爆的主流規(guī)避手段,即電源內(nèi)部是非本質(zhì)安全的,但是電路經(jīng)過層層降壓、限流的操作之后,電源的輸出是本質(zhì)安全的,電源外部用一個(gè)隔爆外殼達(dá)到內(nèi)部電路防爆的效果。工作中項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)研發(fā)的一種隔爆兼本安的電源在出廠前的測(cè)試階段發(fā)生了內(nèi)部爆炸,那么根據(jù)我們之前所探討的理論,將這個(gè)電源的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)建立的模型中,評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)該是非本質(zhì)安全的,下面我們就將爆炸的電源的數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。
為了驗(yàn)證所建立的模型是否能對(duì)電路的本質(zhì)安全性能進(jìn)行客觀、較為準(zhǔn)確的評(píng)價(jià),根據(jù)本質(zhì)安全電路組成要素搭建了一個(gè)檢驗(yàn)電路,如圖4所示。
圖4 檢驗(yàn)電路
圖4中,、、、、、均為可調(diào)參數(shù),為電源電壓,G 為火花點(diǎn)燃裝置。
根據(jù)圖4所示的模擬檢驗(yàn)電路以及GB 3836.4—2000 標(biāo)準(zhǔn),在GB 3836.4—2000 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采取不同輸入變量獨(dú)立變化的原則,選取了10 組檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)?zāi)P偷臏?zhǔn)確性。
采用的本質(zhì)安全的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為:
歸一化處理之后的數(shù)據(jù)中,點(diǎn)燃點(diǎn)的臨界狀態(tài)點(diǎn)1 對(duì)應(yīng)的歸一化值為0.247 9,因此,我們將本質(zhì)安全電路在ANFIS 中的判定標(biāo)準(zhǔn)定為:數(shù)據(jù)范圍在[0,0.247 9)之間的電路為本質(zhì)安全,在(0.247 9,+∞)之間的電路評(píng)價(jià)為非本質(zhì)安全。
檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。
表1 ANFIS 模型對(duì)檢驗(yàn)電路評(píng)價(jià)結(jié)果
從表1我們可以看出:
(1)ANFIS 模型在對(duì)模擬檢驗(yàn)電路評(píng)價(jià)的8 組數(shù)據(jù)中,有7 組數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)準(zhǔn)確,1 組數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)錯(cuò)誤,準(zhǔn)確率為87.5%,評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際電路相吻合,說明在設(shè)計(jì)階段,該模型對(duì)實(shí)際電路有一定的指導(dǎo)意義,可以減少設(shè)計(jì)成本,提高設(shè)計(jì)效率。
(2)1 組數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)錯(cuò)誤,其正確評(píng)價(jià)結(jié)果為0.246 8,非常接近于0.247 9,即接近本質(zhì)安全電路評(píng)價(jià)不穩(wěn)定的臨界點(diǎn)。因此,我們得出結(jié)論:在數(shù)據(jù)非常接近本質(zhì)安全電路判定臨界點(diǎn)的時(shí)候,模型對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的擬合能力較差,易出錯(cuò),因此,在臨界點(diǎn)的數(shù)據(jù)建議采用本質(zhì)安全爆炸性評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)。
自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)具有處理非線性輸入輸出關(guān)系的能力,因此,本文在此理論基礎(chǔ)上建立了基于ANFIS的本質(zhì)安全電路非爆炸性評(píng)價(jià)模型,并且通過實(shí)際電路驗(yàn)證,證明了基于ANFIS 的本質(zhì)安全電路判定模型的可行性與準(zhǔn)確性。該模型可以為電路設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)階段對(duì)電路的本質(zhì)安全特性進(jìn)行初步的評(píng)價(jià),大大提高設(shè)計(jì)效率,縮減了設(shè)計(jì)成本。