艾 紅，王 發(fā)

(北京信息科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，北京 100192)

0 引言

回轉(zhuǎn)窯廣泛應(yīng)用在建材、冶金、化工、環(huán)保等領(lǐng)域。當(dāng)回轉(zhuǎn)窯發(fā)生故障時(shí)，會(huì)降低生產(chǎn)效率，造成事故。因此，對(duì)回轉(zhuǎn)窯故障診斷的重要性和迫切性日益加劇。文獻(xiàn)[1]闡述了故障診斷的方法主要有定性和定量?jī)煞N。定性法有圖論法、專家系統(tǒng)和定性仿真，應(yīng)用較多的是專家系統(tǒng)。定量法主要基于解析模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、小波分析、主元分析等。文獻(xiàn)[2]提出了小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的兩種方式。一種是松散型，通過(guò)小波基與信號(hào)的內(nèi)積進(jìn)行加權(quán)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的特征提取，并將提取的特征向量送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別；另一種是緊致型，將常規(guī)單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)激活函數(shù)用小波函數(shù)的尺度和平移參數(shù)代替。文獻(xiàn)[3]闡述了緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層到隱含層的權(quán)值、隱含層閾值等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定。這些參數(shù)需要通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到，各參數(shù)的確定方法選用最速下降法。文獻(xiàn)[4]利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)旋風(fēng)系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)中的一些重要參量進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[5]針對(duì)某裝備故障診斷中多故障原因和征兆的復(fù)雜對(duì)應(yīng)關(guān)系，在對(duì)其故障模式復(fù)雜性進(jìn)行后，設(shè)計(jì)了針對(duì)該裝備的基于反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的智能故障診斷模型。文獻(xiàn)[6]針對(duì)多維函數(shù)逼近的“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題，依據(jù)小波框架理論，提出了一種張量積結(jié)構(gòu)小波網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[7]提出了一種用于故障信號(hào)奇異性檢測(cè)的小波基選擇方法。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼承了小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)訓(xùn)練可以自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。本文選取合適的小波基函數(shù)以及適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出特征，以實(shí)際故障信號(hào)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練。小波是處理非線性、非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的工具，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是功能較強(qiáng)的信息處理系統(tǒng)，將兩者結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于回轉(zhuǎn)窯的故障診斷，具有廣泛的實(shí)用價(jià)值。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和逼近任意非線性函數(shù)的特點(diǎn)。利用故障參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)回轉(zhuǎn)窯的故障診斷。

1 小波理論與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

小波即小區(qū)域的波，是一種特殊的長(zhǎng)度有限、平均值為零的波，是構(gòu)造函數(shù)空間正交基的基本單元，是在能量有限空間L2(R) 上滿足允許條件的函數(shù)。它具有兩個(gè)特點(diǎn)：一是“小”，即在時(shí)域具有緊支集或近似緊支集；二是正負(fù)交替的“波動(dòng)性”。小波分析是將信號(hào)分解為一系列小波函數(shù)的疊加，而這些小波函數(shù)都是由一個(gè)母小波函數(shù)經(jīng)過(guò)平移和尺度伸縮得到的。

引入函數(shù)φ(ω)∈L2(R)，如果它滿足如式(1)所示的“允許”條件，則稱此函數(shù)為母小波函數(shù)。

(1)

(2)

式中：a、b分別為尺度參數(shù)和平移參數(shù)。通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)腶、b、φm,n(x)，可以構(gòu)成L2(R)上的框架。φm,n(x)時(shí)間窗的寬度是隨著頻率的變化而變化的。這一性質(zhì)在非平穩(wěn)信號(hào)和非線性函數(shù)學(xué)習(xí)方面非常有用。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以小波基函數(shù)作為神經(jīng)元激活函數(shù)而構(gòu)造的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的抗干擾能力。由于小波重構(gòu)理論保證了連續(xù)小波基具有逼近L2(R)中任意函數(shù)的能力，因此可以用連續(xù)小波函數(shù)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Sigmoid函數(shù)。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)是小波函數(shù)的重構(gòu)理論。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)就是一個(gè)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的輸出反饋到輸入層，形成一個(gè)關(guān)聯(lián)層；或者是將當(dāng)前隱含層輸出反饋到輸入層，形成一個(gè)關(guān)聯(lián)層。本文關(guān)聯(lián)層有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都是從輸出層反饋到關(guān)聯(lián)層所形成的。關(guān)聯(lián)層存儲(chǔ)著前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)輸出的信息，通過(guò)關(guān)聯(lián)層到隱含層的連接權(quán)值，將信息輸入到隱含層；再通過(guò)前饋的過(guò)程，當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)輸出又會(huì)反饋到關(guān)聯(lián)層。關(guān)聯(lián)層的引入，增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of wavelet neural network

(3)

通?；诳蚣艿亩嗑S小波網(wǎng)絡(luò)采用不同的小波框架，逼近每一維輸入輸出之間的非線性映射；采用一個(gè)小波緊框架，逼近各維輸入信號(hào)到輸出信號(hào)之間的非線性映射。目前確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的常用辦法是試湊法，但該方法并不能準(zhǔn)確、快速地確定隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。而采用隱含層節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)整的方法，就可以自適應(yīng)地確定網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，這在很大程度上優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?？紤]到網(wǎng)絡(luò)輸出的重要性，增加了輸出層到輸入層的反饋連接，形成關(guān)聯(lián)層節(jié)點(diǎn)，以存儲(chǔ)輸出層節(jié)點(diǎn)在前一時(shí)刻的狀態(tài)，并在下一時(shí)刻傳輸給隱含層節(jié)點(diǎn)。因此，圖1的網(wǎng)絡(luò)不僅能夠無(wú)限記憶內(nèi)部信息，也可以記憶輸出信息，這在很大程度上減少了網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)。

2 參數(shù)選擇及算法實(shí)現(xiàn)

對(duì)于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，其參數(shù)包括尺度參數(shù)、位移參數(shù)和權(quán)值。需要考慮參數(shù)選擇和初始化，隱含層神經(jīng)元的確定和動(dòng)量項(xiàng)，研究基于梯度符號(hào)變化的學(xué)習(xí)率動(dòng)態(tài)調(diào)整方法。

2.1 尺度參數(shù)和位移參數(shù)初始化

對(duì)于基于框架的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其尺度參數(shù)和位移參數(shù)的初始化是以小波的時(shí)頻局域特性為基礎(chǔ)的。利用相關(guān)譜估計(jì)技術(shù)，估計(jì)函數(shù)的時(shí)頻集中區(qū)域。為了使小波伸縮系數(shù)能夠覆蓋輸入向量的整個(gè)范圍，其尺度參數(shù)a和位移參數(shù)b至少應(yīng)滿足：

(4)

2.2 權(quán)值初始化

(5)

2.3 基于梯度符號(hào)變化的學(xué)習(xí)率動(dòng)態(tài)調(diào)整方法

為每個(gè)可調(diào)參數(shù)設(shè)置一個(gè)學(xué)習(xí)率ηi，動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率，如式(6)所示。

(6)

2.4 引入動(dòng)量項(xiàng)

在可調(diào)節(jié)參數(shù)的調(diào)整公式中引入動(dòng)量項(xiàng)，以便找到更優(yōu)解，即：

(7)

式中：Δxi(n)為參數(shù)xi在第n次迭代中的修正量；α為動(dòng)量系數(shù)，基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷研究取其值為0.9左右。

采用具有動(dòng)態(tài)遞歸反饋的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)率η=0.3，動(dòng)量系數(shù)α=0.935。

2.5 隱含層神經(jīng)元的確定

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，隱含層神經(jīng)元數(shù)量的確定是關(guān)鍵。一般選取與輸入向量的元素相等或是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式直接估計(jì)神經(jīng)元個(gè)數(shù)，再根據(jù)效果人為地增加或刪除神經(jīng)元，以確定隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。然而此方法并不能夠快速、準(zhǔn)確地確定神經(jīng)元個(gè)數(shù)。取網(wǎng)絡(luò)輸出的均方誤差為網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，其表達(dá)式為：

(8)

在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，每學(xué)習(xí)一定次數(shù)T后，計(jì)算誤差E和誤差的變化率EC的衰減率。設(shè)D1、D2分別為T(mén)次學(xué)習(xí)前、后的衰減率。Ds、Df(Df>Ds>0)為兩個(gè)給定的衰減率閾值，分別表示最快和最慢的衰減率。ε>0為給定誤差E的收斂閾值。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法總結(jié)如下。

①任意給定一個(gè)初始隱含層維數(shù)大小N(1)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)次數(shù)達(dá)到T次時(shí)，計(jì)算E、D1、D2。

②如果E<ε，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)收斂，可以從隱含層中刪除一個(gè)節(jié)點(diǎn)。隱含層維數(shù)N(1)=N(1)-1。

③如果D2>Df，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)性能很好，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保持不變。隱含層維數(shù)N(1)=N(1)。

④如果D2

⑤如果Ds

⑥如果DsD1，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)性能很好，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保持不變。隱含層維數(shù)N(1)=N(1)。

⑦在改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，增加或減少隱含層節(jié)點(diǎn)均會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)振蕩，必須給予一定的持續(xù)時(shí)間T1，使網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定并計(jì)算均方誤差Ek。若E

⑧在增加節(jié)點(diǎn)時(shí)，與之相關(guān)的連接權(quán)值很小或?yàn)榱?。在刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)，刪除其輸出均方值最小的節(jié)點(diǎn)[8]。

3 回轉(zhuǎn)窯故障診斷

3.1 回轉(zhuǎn)窯工作過(guò)程

回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)由窯筒體、傳動(dòng)裝置、托輪、擋輪支撐裝置、窯頭密封裝置、窯尾密封裝置、窯頭罩及燃燒裝置等組成?；剞D(zhuǎn)窯是圓形筒體，窯筒體是回轉(zhuǎn)窯的主體，傾斜地安裝在數(shù)對(duì)托輪上。傳動(dòng)裝置中的電動(dòng)機(jī)經(jīng)過(guò)減速后，通過(guò)小齒輪帶動(dòng)大齒輪，使筒體按照要求的轉(zhuǎn)速作回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。回轉(zhuǎn)窯是一個(gè)輸送設(shè)備，生料由圓筒的高端即窯尾加入，在窯的不斷回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)中，物料從高端向低端即窯頭逐漸運(yùn)動(dòng)。

就回轉(zhuǎn)窯而言，運(yùn)行環(huán)境惡劣、時(shí)變因素多，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。回轉(zhuǎn)窯是水泥熟料煅燒不可缺少的熱工設(shè)備。回轉(zhuǎn)窯的功能是提供燃料燃燒和氣料進(jìn)行熱交換的空間，給予物料一定的停留時(shí)間完成化學(xué)反應(yīng)；完成物料從窯尾到窯頭的輸送[9]。

燒成帶溫度是回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)操作中重要的控制參數(shù)之一，要煅燒出質(zhì)量合格的水泥熟料，燒成帶溫度要求為1 300～1 450 ℃。溫度過(guò)高，對(duì)熱耗、窯皮和筒體安全壽命有影響。燒成帶溫度直接影響熟料的產(chǎn)量、質(zhì)量、熟料煤耗和窯襯使用壽命。當(dāng)燒成帶溫度發(fā)生變化時(shí)，窯系統(tǒng)會(huì)有多個(gè)操作參數(shù)發(fā)生變化。窯尾溫度也是窯操作的重要控制參數(shù)，它與燒成帶溫度一起表征窯內(nèi)各帶的熱力分布情況。適當(dāng)?shù)母G尾溫度對(duì)于預(yù)熱窯內(nèi)物料、防止窯尾煙室、上升煙道及預(yù)熱器等部位發(fā)生結(jié)皮、堵塞十分重要。因此，必須配合好一、二次風(fēng)穩(wěn)定窯尾溫度。穩(wěn)定的窯尾溫度可控制窯內(nèi)熱工狀況，使窯操作處于最佳狀態(tài)。筒體表面溫度可以反映窯內(nèi)煅燒、窯襯厚薄等狀況，是保證窯長(zhǎng)期安全運(yùn)轉(zhuǎn)的一個(gè)重要監(jiān)控參數(shù)。窯在運(yùn)行過(guò)程中，因耐火磚過(guò)薄或燒成帶窯皮掉落，易造成筒體高溫。嚴(yán)重的高溫會(huì)導(dǎo)致窯筒體變形甚至燒通。窯尾負(fù)壓反映了窯內(nèi)阻力和通過(guò)窯內(nèi)的風(fēng)量大小，窯頭負(fù)壓反映了篦冷機(jī)供入窯二次風(fēng)和窯內(nèi)通風(fēng)之間的平衡情況。窯頭負(fù)壓大小及穩(wěn)定程度反映了窯內(nèi)煅燒溫度的穩(wěn)定性和篦冷機(jī)供給窯系統(tǒng)風(fēng)量的平衡程度。合理地控制窯頭負(fù)壓的大小，能使篦冷機(jī)的熱風(fēng)得到充分的利用。窯頭負(fù)壓的大小對(duì)窯頭火焰形狀、溫度有很大影響。窯電流是窯速、喂料量、窯皮狀況、液相量和燒成帶溫度的綜合反映。分解爐溫度表征爐內(nèi)燃燒及分解狀況。溫度過(guò)高，說(shuō)明燃料加入過(guò)多，或燃燒過(guò)慢所致。出爐氣溫高，可能引起爐后系統(tǒng)物料過(guò)熱結(jié)皮，甚至堵塞。如果出爐氣溫過(guò)低，說(shuō)明分解爐下部燃料已經(jīng)燒完，將使分解爐下部分解速度銳減，不能充分發(fā)揮分解爐分解效能。

3.2 輸入向量與輸出向量確定

回轉(zhuǎn)窯的工作狀況十分復(fù)雜，具有大時(shí)滯、強(qiáng)耦合等特性。為了準(zhǔn)確地對(duì)回轉(zhuǎn)窯工況進(jìn)行判斷，根據(jù)回轉(zhuǎn)窯工作過(guò)程對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)?；剞D(zhuǎn)窯故障及其表現(xiàn)如表1所示。

表1 回轉(zhuǎn)窯故障及其表現(xiàn)Tab.1 Faults and their phenomenon of rotary kiln

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定8個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，將8個(gè)物理量，即窯尾溫度、分解爐溫度、窯尾負(fù)壓、窯頭負(fù)壓、窯頭溫度、燒成帶溫度、窯電流、筒體表面溫度，歸一化后的數(shù)據(jù)作為輸入；設(shè)置3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Input/output structure of neural network

當(dāng)窯尾溫度為1 130～1 150 ℃、分解爐溫度為870～890 ℃、窯尾負(fù)壓為-390～-370 Pa、窯頭負(fù)壓為-50～-20 Pa、窯頭溫度為950～980 ℃、燒成帶溫度為1 285～1 310 ℃、窯電流為590～610 A、窯體表面溫度為295～320 ℃時(shí)，回轉(zhuǎn)窯工作正常。當(dāng)窯頭負(fù)壓為-160～-90 Pa，而其他參數(shù)還在上述范圍之內(nèi)，則會(huì)產(chǎn)生窯前結(jié)圈故障。當(dāng)窯體表面溫度為360～390 ℃，而其他參數(shù)還在上述范圍之內(nèi)，則會(huì)產(chǎn)生紅窯故障。當(dāng)燒成帶溫度為1 900～2 010 ℃，而其他參數(shù)還在上述范圍之內(nèi)，則會(huì)產(chǎn)生物料燒融故障。故障有可能是由多個(gè)參數(shù)變化引發(fā)的。例如，當(dāng)窯尾溫度在1 240～1 340 ℃、分解爐溫度在900～930 ℃，而其他參數(shù)還在正常范圍之內(nèi)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生預(yù)熱器堵塞故障。

故障窯內(nèi)結(jié)大球是回轉(zhuǎn)窯出現(xiàn)的一種不正常窯況。大球出窯后，掉到篦冷機(jī)上，還容易砸壞篦冷機(jī)設(shè)備。處理大球又需要人工進(jìn)行，造成停窯，費(fèi)時(shí)耗力，且影響了水泥的產(chǎn)量和質(zhì)量。結(jié)圈是指窯內(nèi)在正常生產(chǎn)中因物料過(guò)度粘結(jié)，在窯內(nèi)特定的區(qū)域形成一道阻礙物料運(yùn)動(dòng)的環(huán)形、堅(jiān)硬的圈。這種現(xiàn)象在回轉(zhuǎn)窯內(nèi)是一種不正常的窯況。它破壞正常的熱工狀況，影響窯內(nèi)通風(fēng)，造成窯內(nèi)來(lái)料波動(dòng)很大。窯內(nèi)結(jié)圈分為前結(jié)圈、后結(jié)圈兩種。

前結(jié)圈出現(xiàn)在燒成帶與冷卻帶交界處，而在窯內(nèi)燒成帶與放熱反應(yīng)帶之間結(jié)圈是后結(jié)圈(也稱為熟料圈)，是回轉(zhuǎn)窯內(nèi)危害最大的結(jié)圈。根據(jù)筒體的局部溫度大于350 ℃，結(jié)合窯筒體的實(shí)際情況，判定是否是紅窯。防止紅窯的關(guān)鍵是要保護(hù)窯皮。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)是8個(gè)，每一次輸入均是8個(gè)物理量歸一化后的數(shù)值。樣本平均值如表2所示。表2中：Y1對(duì)應(yīng)的8個(gè)數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后輸出，對(duì)應(yīng)輸出正常(0，0，0)；Y2對(duì)應(yīng)的8個(gè)數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后輸出，對(duì)應(yīng)輸出窯前結(jié)圈(0，0，1)。同理可得，Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8分別對(duì)應(yīng)窯后結(jié)圈、窯內(nèi)結(jié)大球、物料燒熔、預(yù)熱器堵塞、跑生料、紅窯。

獲得樣本數(shù)據(jù)平均值后，由于數(shù)據(jù)具有不同的單位和數(shù)量級(jí)，為了減小各數(shù)據(jù)之間的相互影響，在訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，需要對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。通常采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。樣本平均值歸一化數(shù)據(jù)如表3所示。

設(shè)輸入樣本的Yi(t)的上、下限分別為Yimax(t)和Yimin(t)，則經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)為：

(9)

表2 樣本平均值Tab.2 Sample averages

表3 樣本平均值歸一化數(shù)據(jù)Tab.3 Normalization of sample averages

3.3 診斷結(jié)果

將歸一化的120組數(shù)據(jù)作為輸入向量，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。為了進(jìn)一步驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)能力，另外取40組數(shù)據(jù)分別對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)。檢測(cè)結(jié)果如表4所示。

表4 檢測(cè)結(jié)果Tab.4 Detection results

由表4可知，在回轉(zhuǎn)窯工作正常情況下，網(wǎng)絡(luò)的輸出分別為(0.010 5，0.008 1，0.019 2)和(0.018 1，0.010 5，0.037 1)，達(dá)到了期望輸出(0，0，0)；在回轉(zhuǎn)窯發(fā)生紅窯故障時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出分別為(0.979 6，0.980 7，0.970 4)和(0.975 4，0.970 3，0.972 0)，達(dá)到了期望輸出(1，1，1)。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差曲線如圖3所示。由圖3可知，在迭代次數(shù)200次時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的誤差已經(jīng)很小。

圖3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差曲線Fig.3 Error curve of wavelet neural network

4 結(jié)束語(yǔ)

本文從回轉(zhuǎn)窯燒成系統(tǒng)的實(shí)際情況出發(fā)，優(yōu)化了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并將其應(yīng)用于回轉(zhuǎn)窯的故障診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)從輸出層反饋到輸入層，形成關(guān)聯(lián)層，用來(lái)存儲(chǔ)前一時(shí)刻的輸出信息，然后與輸入層的其他數(shù)據(jù)一起傳入隱含層。這樣，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，有效地利用了輸出信號(hào)，快速、準(zhǔn)確地對(duì)整個(gè)回轉(zhuǎn)窯燒成系統(tǒng)的工藝和設(shè)備故障進(jìn)行診斷。網(wǎng)絡(luò)的樣本庫(kù)集成了回轉(zhuǎn)窯燒成系統(tǒng)中常見(jiàn)的各種工藝和設(shè)備故障，使該系統(tǒng)具有不斷提高診斷成功率的能力。

根據(jù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可擴(kuò)展應(yīng)用于其他故障診斷領(lǐng)域，如煙汽輪機(jī)故障診斷、風(fēng)電機(jī)組、機(jī)械振動(dòng)信號(hào)等。對(duì)回轉(zhuǎn)窯燒成系統(tǒng)發(fā)生的故障進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，改善了回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)的操作，提高了回轉(zhuǎn)窯的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

參考文獻(xiàn):

[1] 周東華,胡艷艷.動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2009,35(6):748-758.

[2] 王素珍,吳崇友,陸寶春,等.基于主元分析與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫粒滾筒故障診斷[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2016,36(S1):99-102.

[3] 李澤宇,吳文全.一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷研究[J].信息技術(shù),2016(11):175-181.

[4] 劉國(guó)華,王群京,張倩,等.水泥回轉(zhuǎn)窯自動(dòng)控制系統(tǒng)中的控制算法研究[J].化工自動(dòng)化及儀表,2012(9):51-55.

[5] 王玲,杜慶東,楊雨迎,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝備智能故障診斷技術(shù)研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2011,11(6):1344-1347.

[6] 萬(wàn)建,徐德民,賀昱曜.基于張量積結(jié)構(gòu)的多維小波網(wǎng)絡(luò)[J].控制理論與應(yīng)用,2002,19(3):381-386.

[7] 周小勇，葉銀忠.故障信號(hào)檢測(cè)的小波基選擇方法[J].控制工程，2003，10(4)：308-311.

[8] 張建民,陳宏力,魏秀蘭.一種動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制中的應(yīng)用[J].吉林化工學(xué)院學(xué)報(bào),2001,18(1):28-30.

[9] 張曉,左為恒.水泥回轉(zhuǎn)窯燒成帶溫度多參量控制方式應(yīng)用研究[J].自動(dòng)化儀表,2016,37(7):81-83.