人工鱼群算法的汽轮发电机故障诊断仿真研究

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1、第29卷第2期计算机仿真2012年2月文章编号：1006—9348(2012)02—0341—04人工鱼群算法的汽轮发电机故障诊断仿真研究朱葛俊(常州机电职业技术学院，江苏常州213164)摘要：研究汽轮发电机故障准确诊断问题，由于汽轮发电机组故障特征与故障状态间呈现较强的非线性关系，传统的数学模型很难正确识别汽轮发电机的各种故障状态，诊断精度不高。RBF神经网络具有自学习、非线性处理等优，为了提高汽轮发电机故障诊断正确率，建立了一种人工鱼群优化RBF神经网络的汽轮发电机故障模型，充分利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为，对

2、RBF神经网络的参数进行了优化，然后采用优化RBF神经网络对故障进行诊断。仿真结果表明，RBF神经网络可提高汽轮发电机故障诊断准确率。关键词：人工鱼群算法；神经网络；故障诊断；汽轮机中图分类号：TM743；TPl8文献标识码：BSteamTurbineVibrationFaultDiagnosisBasedonArtificialFish——SwarmNeuralNetworkAlgorithmZHUGe—iu-(ChangzhouInstituteofMechatronicTechnology，ChangzhouJia

3、ngsu213164，China)ABSTRACT：Studythesteamturbinegeneratorfaultdiagnosisproblem．Becauseturbinehasastrongnonlinearrela-tionbetweenthefaultstateandfaultfeatures，traditionalmathematicalmodelofturbogeneratorcannotcorrectlyi—dentifyvariousfaultstate，anditsdiagnosisaccura

4、cyisnothigh．Inordertoeffectivelyimprovethesteamturbinegenerator，faultdiagnosismodelwasestablishedbasedonartificialfishRBFneuralnetworkmodeloptimization．Makingfulluseofartificialfishcluster，tracingcaudaandforagingbehavior，RBFneuralnetworkparameterswereoptimized，th

5、usRBFneuralnetworkdiagnosisaccuracywaseffectivelyimproved．Practiceoverhaulvalidationindi—catesthatthediagnosisresultwiththealgorithmisexactlythesameassteamturbine’Sactualfault．KEYWORDS：Artificialfish—swarlTlalgorithm；Neuralnetworks；Faultdiagnosis；Steamturbine1引言汽

6、轮发电机组在运行的过程中会产生振动，当振动超过一定程度时将影响到机组的安全运行、供电质量和使用寿命⋯。因此，对汽轮发电机组的运行状态实施监控，并对其故障做出快速、准确和高效的诊断已成为其正常安全运行的重要措施¨J。到目前为止，尚未有一个完善的汽轮发电机组故障诊断方法，比较常用的有AR模型、Wigner—Ville分布等数学模型诊断方法，而汽轮发电机组故障诊断是一种非线性系统，传统线性模型难以正确识别汽轮发电故障状态¨1。专家系统可以模拟了专家的决策过程，但专家知识获取困难，如果专家知识库不完备，会出现错误的故障结果。41

7、。神经网络模收稿日期：2011—06—29修回日期：2011—07—18型具有很好非线性逼近能力，可以对汽轮机故障进行智能诊断，获得精度比较高的诊断结果¨1。但在汽轮发电机故障诊断过程中，神经网络存在如学习速度慢，局部极小等不足，难以科学地确定网络结构MJ。人工鱼群算法是一种新型的启发式搜索算法，其模拟鱼群的觅食、聚群和追尾行为，有效地防止局部极值的出现o“。利用人工鱼群算法可以有效地对神经网络参数进行优化，从而克服神经网络的局部极小值的缺陷，加快网络学习，从而实现故障的快速诊断。本文依据人工鱼群算法的优点，利用人工鱼群

8、算法对RBF神经网络进行优化，建立了人工鱼群算法优化的汽轮机故障诊断模型，利用仿真对诊断模型进行了验证，从而证实本算法良好的故障诊断特性。●2汽轮发电机组原理一个n自由度粘性阻尼约束系统经过简化后，汽轮发电一341—机组振动微分方程如下：[M]{茹(茗)}+[C]{互(t)}+[K]{茹(t)}={以t)}(1)式中