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正负类双超球体模型在电梯故障诊断的应用.docx
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2022-11-03
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正负类双超球体模型在电梯故障诊断的应用.docx
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电梯是日常生活中频繁使用的楼层交通工具,我国电梯数量呈持续增长的态势
[1]
,伴随而来的电梯
故障与维保问题也日益突出
[2-3]
.
近年来,研究者们分析电梯的各种特征分量以寻求监控和预防电梯故障的方法.朱明
[4]
等建立环境温
湿度模型预测电梯故障率,明确了温湿度对电梯故障率的影响,但针对不同的使用环境和突发的异常使用
行为,温湿度并不是监测预防电梯故障的最佳因素;陶然
[5]
等利用优化的局部均值分解方法最大程度提取
了电梯导靴的振动信号,但该信号具有间歇性、易受噪声干扰的缺点,因此,故障的特征分量提取结果较
差;陈志平
[6]
等利用监督学习和非监督学习分析电梯轿厢的振动信号对电梯故障进行诊断,但轿厢振动信
号易受电梯载重变化的影响,且包含大量噪声
[7]
.综上可见,面向温湿度或振动信号的模型精确度较差并且
计算较为复杂,不利于电梯故障的监测与诊断.电梯是一种依靠曳引机运动的起重运输装置,其电信号受
外部噪声影响程度低.利用曳引机电信号的变化来描述电梯状态的变化
[8-9]
,可以识别电梯已有或潜在故
障,提高电梯的安全性和可靠性.
Tax 和 Duin 提出的支持向量域描述(support vector domain description,SVDD)是经典的一类分类
模型
[10]
,广泛应用于各类大型设备的故障诊断
[11-13]
、网络攻击检测
[14-16]
和缺陷检测
[17-18]
.近些年来,一些
研究者针对 SVDD 模型的分类精度低、鲁棒性差和计算效率慢等问题
[19]
,对经典的 SVDD 算法进行了改
进.党帅涛
[20]
等人通过增加松弛变量数目提出一种同心双超球数据描述模型(double surround hypersphere
data domain description,DSHDD)解决了 SVDD 方法鲁棒性不强并且易产生过学习的缺陷,但也大幅增
加了运算成本;魏振伟
[21]
等人利用粒子群算法优化 SVDD 的正则化参数(particle swarm optimization
SVDD,PSO-SVDD)解决了较高维数据的降维问题,提高了计算效率,但降低了对异常数据的敏感;李
丹阳
[22]
等人通过改进序贯最小优化算法优化 SVDD 存储核矩阵空间开销大的缺点(sequential minimal
optimization SVDD,SMO-SVDD),减少了数据的训练时间,但该算法的整体训练时间过长,不适用于快
速变化的故障监测.上述研究者利用参数寻优进而得到最佳软边界,使得超球体能尽可能多地包含训练样
本,同时将异常样本排除在超球体外,但由于采集设备和时间条件限制,往往不能获取故障样本的所有可
能性,单一改变模型软边界并不能使它适应多种多样的突发故障情况,并且设备以及元器件会随着时间的
推移不断老化,这会带来样本数据的不断漂移,这种漂移在达到一定程度后就外显为设备的各类故障
[23]
.
漂移数据一直被简单判别为异常样本,但很多电梯运行过程仍处于正常状态,这样的判别诊断增加了后续
维保的成本.
针对以上电梯故障诊断方法的局限和电梯自身运行状态的多样性与特殊性,本文提出一种面向电压
—电流信息的正、负类双超球体电梯故障诊断模型.通过训练历史经验样本建立正、负两类双超球体并记
录模型参数.利用计算待测样本到正、负超球体球心的距离,判定样本类别,实现电梯运行数据的快速判
别分析.为了避免优化软边界带来的运算负担,本文提出将凸二次双层规划理论
[24-25]
与 SVDD 相结合的 B-
SVDD 方法,通过数据匹配模型,实现对正、负类双超球体之间电梯未知漂移异常样本的判别.根据历史
故障样本在高维空间的投影分布特性,堆叠正负类双超球体模型,实现电梯故障样本的分类诊断,并统计
分析判别结果的平均准确率.该方法为电梯故障检测与诊断提供一种有效的参考方法.
1 正负类双超球体模型 1.1 正负类双超球体
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