基于ii-nsa算法电机故障诊断系统研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com参I訇似基于II—NSA算法的电机故障诊断系统研究Researchonmotor'sfaultdiagnosissystembasedonimmuneintegratednegativeselectionalgorithm吴洪兵，楼佩煌唐敦兵WUHong-bing’，LOUPei．huang，1-ANGDun．bing(1．淮安信息职业技术学院，淮安223003；2．南京航空航天大学机电学院，南京210016)摘要：为了更好地解决电机故障诊断问题，本文建立了基于免疫融合阴性选择算法的电机故障诊断模型，并在研究

2、模型和电机故障机理的基础上开发了基于II-NSA算法的电机故障诊断系统。完成了系统软件的开发，并利用测试数据完成了系统调试和算法验证。测试结果表明该系统具有良好的电机故障诊断能力。关键字：故障诊断；电机；免疫；阴性选择；克隆选择中图分类号：TH17文献标识码：A文章编号：1009—0134(2013)o3(下)一0072-04Doi：10．3969／J．issn．1009-0134．2013．03(下)．220引言=I±1I±lLp／J(4’生物免疫系统识别自体和非自体的阴性选择原理对电机系统故障识别、诊断有很好的借鉴意式中：为电源频率，P为电

3、机磁极数，S为义。Forrest等提出的阴性选择算法(NSA)模拟电机转差率，、k为正整数，生物系统T细胞产生检测器，因其方法简单被人们，为电机转动频率，Ⅳ为轴承滚动元件数广泛接受。但NSA检测器也具有检测性能差，匹目，为电机轴承滚珠直径，p为电机轴承滚珠配阈值难以确定等缺点。本文针对NSA算法的不分布直径，B为电机轴承接触角，nd为偏心率阶足进行改进，将阴性选择原理、克隆选择嘲和免数，为转子槽数，F／。为定子磁动势谐波阶数。疫网络调节相结合，提出一种免疫融合阴性选择2免疫融合阴性选择算法(immuneintegratednegativesel

4、ectionalgorithm，免疫融合阴性选择算法的基本思想是：当检II—NSA)算法，IIS—NSA生成的检测器由克隆选择测器与自身匹配时，由克隆选择原理通过变异使其使其快速成熟，同时由免疫网络调节优化检测器远离自体而不是丢弃，从而提高检测器的生成效的分布。率。检测器库是一个免疫调节网络，采取抑制策1电机模型及故障机理分析略减小相互识别检测器的重复覆盖范围，对抗体针对电机的不同的故障，可以得到各种不同与抗原匹配的阈值进行自适应地调节口】，提高检测的故障特征。器效率。定子故障频率特征为：II—NSA算法将检测器视为抗体，并将检测器：±nO—)

5、／p(1)分为未成熟群和成熟群，检测器匹配阈值r转子故障频率特征为：与自体相似度相等。II-NSA算法框架描述如=／pX1一)±，k／p=1,5，7，i1，13,⋯(2)下’：轴承偏心故障频率特征为：1)算法参数初始化，包括：进化代数k、期+MI一毒cos)1+MI+毒cos)J+I一毒cos)』(3)望漏检率P，，未成熟群的规模Ⅳ，成熟比例￡％，淘汰比例％，成熟群的抑制参数C。拿丁dbcos)IIll“L“，JI2)初始化检测器群，A=①，M=。气隙偏心故障频率特征为：3)随机生成检测器进入，的种群规模为收稿日期：2012-11-08基金项目

6、：国家自然科学基金资助项目(61105114)；江苏省科技支撑计划资助项目(BE2010189)作者简介：吴洪兵(1968一)，男，江苏准安人，副教授／高级工程师，博士研究生，研究方向为机电一体化技术。[721第35卷第3期2013-03(下)学兔兔www.xuetutu.coml甸化J7v，A：(a1，a2，a3，⋯，)。3基于ll_NSA算法的电机故障诊断模4)计算中的自体相似度，较低的检测型研究器将有较大的克隆系数。II—NSA算法在电机故障诊断中的响应模型流程5)A克隆产生克隆检测器群，，每个检测器如图1所示。该模型以抗原(故障特征值)

7、输入为起af∈A的克隆数为f。点，以识别完成或识别失败为输出，其中识别完成．r，，、分为识别已知故障模式和识别未知故障模式。mI”cI(5)＼。si／式中：，为字符串长度；为与自体匹配位数；为克隆系数。克隆操作可表示为：”=。，a，·一，aⅣ口J=R。)+)+⋯+RⅣd)：，a，，⋯，a；)+．_．+N-a，a2一，。)(6)其中(n)=，2⋯，aq}，i=1,2，⋯，N，q=1,2，⋯，n。6)A中克隆检测器变异。变异操作R可表示为：=Rn)=n，n，}+，⋯，n}+．．．+1，a2一，n9r7、：)+R)+．．．+G-))+．．．+)+．．

8、．+z》=n一，a，}+．-．+11，12，⋯，IqNj图11I-NSA故障诊断响应模型其中【a川=a，i=1,2，⋯，Na，J=1,2，⋯，qN。7