神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究.pdf

Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2010，46(14) 231 神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究 李端，艾永乐 LI Duan，A1 Yong-le 河南理工大学电气工程与自动化学院，河南焦作454000 School of Electrical Engineering and Automation，Henan Polytechnic University，Jiaozuo，Henan 454000，China E-mail：nysq216@126．com LI Duma．AI Yong-le．Study on fault diagnosis of elevator based on neural network information fusion technology．Corn— puter Engineering and Applications。2010．46(14)：231-234． Abstract：Researchers have studied on elevator fauh diagnosis，but timeliness iS limited，and can’t discover reason of the faults accurately．To solve these problems，this paper introduces the multi-information fusion technology to the fault diagnosis of elevator control system．The fault diagnosis model：A combination of fuzzy neurM network and D—S evidential theory iS set up．The BP neural network’S algorithm has been revised in order to enhances its study speed and the ability for precise diagnosis from the D—S eVi— dential theory iS fully made use of．The simulation of the fauh phenomena has the good effect of this fault diagnosis system． Key words：fault diagnosis；information fusion；fuzzy neural network；D-S evidential theory 摘要：针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题，将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来，建立了基 于模糊神经网络和I)一S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力，采用了正则化算法对BP网络算 法进行修改，并且利用D—S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合，仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。 关键词：故障诊断；信息融合；模糊神经网络；D—S证据理论 DOI：10．3778，j．issn．1002—8331．2010．14．069 文章编号：1002—8331(2010)14—0231—04 文献标识码：A 中图分类：TU857 电梯作为一种特殊的交通工具，已广泛应用于人们的生产 和生活中。由于其运行的安全性和可靠性直接关系到人身和漫 备安全，开展对其运行过程的实时故障诊断研究具有重要意 义。国内外某些电梯故障诊断成果已进入实用化阶段，但仍有 各自的局限性，比如通用性差，实时性有限、故障定位准确率低 等缺点旧。电梯故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系 的复杂性构成了故障诊断技术上的难点。仅靠单一的故障特征 量和诊断方法无法完成诊断任务吼 多传感器信息融合技术为解决复杂系统故障诊断的不确 定性问题提供了新的途径，其应用于故障诊断领域才刚刚起步％ 它充分利用了多传感器采集电压、电流、速度、温度等参数对电 梯系统进行多方位动态监测，融合了多传感器输出的不同信 息，强调了各种参量信息的综合判断，使系统的监测水平大大 提高。 基于信息融合的方法用神经网络对故障特征信息进行局 部融合，用基于统计的融合方法D—s证据理论对局部融合结果 进行决策融合，并针对具体的电梯对象进行仿真实验，结果验 证了此方法的有效性。 l基于信息融合的电梯故障诊断建模 电梯是—个十分复杂的机电系统，在结构上由多个子系统 耦合组成，表现在故障和征兆之间不是简单的一一对应关系罔。 从信息融合的角度提出了基于信号类型及不