劉自然，王律強，李愛民，顏丙生，甄守樂，熊偉

（1.河南工業(yè)大學機電工程學院，河南鄭州450007；2.河南工業(yè)大學工程訓練中心，河南鄭州450007）

遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡試車臺振動趨勢預測

劉自然1，王律強1，李愛民2，顏丙生1，甄守樂1，熊偉1

（1.河南工業(yè)大學機電工程學院，河南鄭州450007；2.河南工業(yè)大學工程訓練中心，河南鄭州450007）

為解決航空發(fā)動機附件試車臺主要監(jiān)測參數(shù)振幅與流量、壓力等其他參數(shù)之間的關系難以用線性模型來預測的問題，建立具有7-8-1結構并經(jīng)遺傳算法（genetic algorithm，GA）優(yōu)化過閾值和權值的遺傳反向誤差傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡。以輸出轉速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級出口流量、增壓級出口溫度和增壓級出口壓力為網(wǎng)絡輸入，附件的徑向振幅為網(wǎng)絡輸出建立預測模型。將訓練后的網(wǎng)絡用于某型航空發(fā)動機附件振動趨勢的預測，得到的預測值符合要求。

附件試車臺；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；振動預測

1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的振幅建模

1.1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理

遺傳算法[2]模擬了生物進化規(guī)則和自然界遺傳機制，是一種并行隨機搜索最優(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)絡的權值和閾值的優(yōu)化，產(chǎn)生最優(yōu)的閾值和權值，得到的網(wǎng)絡模型用來進行預測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural network，ANN）的重要內容，主要由輸入層、隱藏層、輸出層3部分構成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡自適應、自組織和自學習能力較強，進行輸入后網(wǎng)絡就能產(chǎn)生一定的輸出。遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建模流程圖如圖1所示。

圖1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建模流程圖

1）種群初始化。包括編碼長度、方案、神經(jīng)元連接性質、神經(jīng)元閾值和權值的初始化以及種群規(guī)模的設置。編碼的長度應根據(jù)輸入層、隱含層、輸出層節(jié)點個數(shù)來求解。神經(jīng)元的初始權值和閾值可通過實驗確定，種群規(guī)模可以通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡來初選一個解的范圍。

2）計算適應度值[3]。適應度值是評價遺傳算法的標準。在遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的閾值及權值中，一般選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的能量函數(shù)E的倒數(shù)作為適應度值函數(shù)F，能量函數(shù)E為

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

4）BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)初始值設置。BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)主要包括神經(jīng)元層數(shù)、輸入層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)、隱含層節(jié)點數(shù)以及傳遞函數(shù)的選擇。選擇合理的網(wǎng)絡傳遞函數(shù)是網(wǎng)絡完成預定目標的關鍵，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3層。輸入輸出數(shù)量一般是已知的，隱含層節(jié)點數(shù)l[4]可以參考下式：

式中：n、m——輸入、輸出層節(jié)點數(shù)；

a——0～10的常數(shù)。

5）遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的評價。通過大量樣本數(shù)據(jù)的試驗，用遺傳算法可以優(yōu)化得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構的閾值和權值，再經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，形成遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。最后用檢驗樣本對網(wǎng)絡進行檢測，計算其誤差是否達到要求。當遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸出誤差小于給定精度時，遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模結束。

1.2 基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的振動趨勢預測建模

圖2 試驗過程轉速變化示意圖

試車臺試驗時，主要通過調節(jié)輸出轉速來試驗被試件在各個速度段的工作情況，利用組態(tài)軟件和振動測試軟件來監(jiān)測試車臺中轉速、壓力、溫度、流量、振動量等參量。試驗分階段進行，手動或自動加速到最低速度后，穩(wěn)定一段時間；如果試驗無異常，則加速到下一個速度，再穩(wěn)定一段時間；加速到規(guī)定的最高速度后，再降速到一個規(guī)定速度，試驗一段時間；如果無異常，再繼續(xù)降速。重復這個過程直到最低速度，這樣就完成了一個周期的試驗，試驗過程轉速變化示意圖如圖2所示。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡優(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)主要來自WINCC組態(tài)軟件中存儲的如壓力、流量、溫度等低頻數(shù)據(jù)以及以LabVIEW為平臺搭建的振動測試系統(tǒng)中的高頻振動數(shù)據(jù)。利用Matlab r2007b建立GA-BP模型，組態(tài)軟件中數(shù)據(jù)可以直接導入到Matlab中；對于振動數(shù)據(jù)，則利用系統(tǒng)中自帶的數(shù)據(jù)導出功能，導出后再導入到Matlab中。

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡是以被試件輸出轉速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級出口流量、增壓級出口溫度以及增壓級出口壓力7個與附件徑向振動有顯著關系的參量作為輸入，附件徑向振動振幅為輸出，隱含層初始節(jié)點數(shù)為8的模型，即7-8-1 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其結構如圖3所示。由于試車過程中，輸出轉速為22000 r/min時持續(xù)的時間最長，故選用試車過程中不同周期這一速度時的各傳感器的值，共20組作為訓練樣本，如表1所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡徑向振幅預測模型

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，權重和閾值編碼采用二進制編碼，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]：學習率1r=0.05，最大訓練次數(shù)epochs=3 000；訓練要求精度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)實驗值

表2 預測值及誤差

圖4 振動趨勢預測結果

2 試車臺狀態(tài)預測及結果分析

選用輸出轉速22000 r/min時不同于20組訓練樣本的11組試驗樣本，分別用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測，得到的結果如表2所示。可以看出，遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測值與實際值的最大誤差為4.3257，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測值與實際值的最大誤差為14.272 7，是前者的3倍還多，表明GA-BP模型的預測值更接近于實際值。兩種預測方法預測出來的振動趨勢結果如圖4所示，更加直觀地看出，遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡在振動趨勢預測中具有更高的準確度。

3 結束語

通過遺傳算法優(yōu)化得到具有最優(yōu)初始權值和閾值的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡，建立以輸出轉速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級出口流量、增壓級出口溫度和增壓級出口壓力為網(wǎng)絡輸入，附件徑向振幅為網(wǎng)絡輸出的預測模型。用實驗樣本對所建立的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，用訓練后的網(wǎng)絡進行預測并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果進行對比，結果表明優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡準確度更高，泛化能力更強。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡得到預測值的誤差在工程應用要求之內，模型可以在特定的參數(shù)范圍內較好地描述輸出轉速、增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級出口流量、增壓級出口溫度和增壓級出口壓力對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：1674-5124（2015）08-0118-04

10.11857/j.issn.1674-5124.2015.08.027

0 引言

航空發(fā)動機傳動附件作為發(fā)動機的關鍵部件，在裝機前必須進行試驗，因而要采用試車監(jiān)視系統(tǒng)。試車臺狀態(tài)的好壞直接決定附件試車結果的優(yōu)劣，試車臺狀態(tài)的預測對于提高附件試車的合格率和減少事故的發(fā)生具有重要意義。航空發(fā)動機附件試車臺系統(tǒng)中流量、壓力、溫度等參量與振幅之間關系是強非線性[1]的，采用傳統(tǒng)的線性回歸方法來預測振動趨勢很難滿足要求；人工神經(jīng)網(wǎng)絡由于其大規(guī)模并行處理、容錯、自組織、自適應能力和聯(lián)想功能等特點，已成為解決非線性問題的有力工具。遺傳反向誤差傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡是人工神經(jīng)網(wǎng)絡中較為成熟、使用較為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡，將其用于航空發(fā)動機試車臺系統(tǒng)的振動趨勢預測具有明顯優(yōu)勢。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在局部極小點問題[1]，因而對網(wǎng)絡結構的初值有較高的要求。選擇的初值不當，就會使BP神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂波動，嚴重的還可能導致網(wǎng)絡的目標函數(shù)不收斂。采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值，借助遺傳算法優(yōu)良的全局搜索能力，可以進一步提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力，從而提高網(wǎng)絡的預測精度。

2014-09-21；

2014-11-16

劉自然（1964-），男，河南信陽市人，教授，碩士，主要從事機電傳動與控制、動態(tài)測試研究。