基于免疫克隆优化的阴性选择算法在电机故障检测中的应用

2018-04-04姜新通陈言刘钊铭黑龙江八一农垦大学信息技术学院黑龙江大庆163319

电气自动化 2018年1期

姜新通，陈言，刘钊铭(黑龙江八一农垦大学信息技术学院，黑龙江大庆　163319)

0　引　言

随着我国工业技术的不断发展，电机应用越来越广泛。但是由于电机在使用过程中频繁启动、工作环境的改变和动态负载磨损电机等原因，会产生匝间短路，轴承损坏等故障。如果处理不当，这些故障可能导致电机性能退化甚至引发系统故障。因此，电机故障检测对保证电机正常运行具有十分重要意义。

免疫系统是一种复杂自卫系统，具有显著的学习、记忆和适应能力。人工免疫系统(AIS)受到自然免疫系统的启发，是一种新兴的计算方法。由于其具有模式识别、异常检测、数据特征分析等特点，近些年逐渐受到重视。作为人工免疫系统的重要组成部分，阴性选择算法是Forrest在1994年首先提出来的，其基本原理是首先生成一个自体集(代表正常的系统数据)，利用这些数据生成一个检测器集合对设备进行检测。但是阴性选择算法也有其自身的缺陷，常规NSA检测器由于黑洞的存在不能保证始终有效覆盖其非自体空间。为了克服这些缺点，采用免疫克隆优化算法来优化阴性选择算法的检测器，提高其对电机的故障检测率[1-3]。

文中第一、二节分别介绍阴性选择算法和免疫克隆算法的基本流程。第三节主要介绍利用免疫克隆算法优化阴性选择算法的检测器，基于此构建一个新的电机故障检测系统。第四节是系统的仿真，进行轴承故障检测以验证所提出的方案的有效性。最后，在第五节中对本文提出电机故障检测方法的有效性进行总结。

1　阴性选择算法

阴性选择算法是基于对生物免疫识别系统的模拟而提出来的[4]。后来逐渐被应用到病毒检测、故障检测等安全检测领域。阴性选择算法的流程如图1所示。

首先定义自体集[x1,x2,…xn]，并随机产生检测器集[w1,w2,…wn]，其匹配度由欧式空间距离公式可得：

(1)

图1　阴性选择算法

将d与预设阈值λ进行比较，可得到匹配误差E，具体公式为：

E=d-λ

(2)

当E>0候选检测器集和自体集不匹配。相反，当E≤0候选检测器和自体集匹配。将不与自体集匹配的检测器保留用于检测被测样本。如果检测器与被测样本匹配，则说明被测样本存在异常。

显然，在NSA中有效产生检测器是关键的，其取决于以下几个因素，例如自体集的大小，检测器和自体集之间的匹配规则，以及检测器生成策略等。传统的检测器生成通常基于随机搜索，不仅耗时而且容易产生漏判和误判，因此采用免疫克隆算法对其进行优化。

2　免疫克隆算法

作为一种新型的智能算法[5-7]，免疫克隆算法同样是基于人体免疫系统的原理提出来的。算法具体步骤为：

(1)对问题进行识别，输入需要解决问题的目标函数。

(2)生成针对问题的初始解。

(3)计算抗体与抗原之间的亲和性。

(4)抗体的取代：将记忆库中匹配程度低的抗体取代。

(5)产生新抗体：根据抗体的亲和性对抗体交叉和变异。

(6)判断记忆库中抗体是否随着迭代几次增加而继续更新，一旦抗体不更新或者达到最大代数则直接输出结果，否则跳到第3步。

免疫克隆算法通过不断更新抗体库可以避免检测集陷入局部最优值，从而提高检测器对非自体空间的覆盖，而且可以得到更多性能好的检测器，从而减少检测过程中的漏判和误判。

3　免疫克隆算法优化在电机故障诊断中应用

传统阴性选择算法在电机故障检测方案包括三个步骤。首先，对正常电机的特征信号进行采样和预处理。其次，利用阴性选择原理，产生一定数量的合格检测器。再次，对被检查的电机的特征信号进行采样，预处理，并与这些检测器匹配。检测结果通过统计活性探测器即可获得。但由于黑洞的存在，不能保证始终有效覆盖其非自体空间，而且经常出现漏判和误判。为了优化其电机故障检测性能，采用免疫克隆优化方法来优化检测器[8-9]。

图2显示了免疫克隆优化NSA在电机故障检测中的结构。其中涉及两个主要阶段：检测器优化阶段和故障检测阶段。在检测器优化阶段，首先采集故障电机和正常电机的特征信号，经过信号处理后，使用正常的电机特征信号通过阴性选择算法可以得到一个合格的检测器集。随后通过对检测器进行免疫克隆优化，提高探测器的电机故障诊断率。其中检测器被认为是抗体，并且每个检测器的故障检测率是其优化适应度。例如，在n个故障检测的情况下，对于故障i(i= 1,2，…，n)，令Li和Mi分别表示正常和故障时间序列中检测器可以匹配的样本数量。检测率Pi等于：

(3)

4　仿真

轴承是电机运行过程中非常重要的机械部件。因此，监控轴承运行状况对于确保电机正常运行至关重要。轴承的典型故障包括内、外滚道的故障和轴承内的滚动体(滚珠)故障，下面主要对这三种故障进行研究[10-11]。

将收集轴承特征信号的振动传感器安装在八球轴承的顶部，电机转速为1 782 r/min。图3(a)～图3(d)分别显示了正常轴承与具有内、外滚道故障和滚珠故障的轴承的振动信号样本。具体仿真参数如下所示：

特征信号样本的数量：5 000;

检测器数：S= 10;

窗口宽度：N= 10;

匹配阈值：k= 0.25。

为了验证提出方法的有效性，共有收集了10 000个新样本。其中5 000个样本取自正常轴承，5 000个样本取自三种故障轴承，这三个轴承的故障分别为内滚道、外滚道和滚珠故障，如图4(a)～图4(c)所示。

使用原始NSA产生检测器之后，对特征信号进行检测。针对轴承的内、外滚道故障和滚珠故障检测性能的验证分别如图5(a)～(c)所示，原始阴性选择算法检测器对三种不同故障轴承的检测率如表1所示。

为了形成对比，分别使用免疫克隆优化后生成的检测器和原始阴性选择算法生成的检测器对单一故障、双重故障和三重故障进行检测，对比其故障检测率。

首先考查单一的内滚道故障检测情况。针对内滚道故障的轴承使用免疫克隆算法优化以后，其检测性能和检测率分别如图6和表2所示。

通过对比表2和表1中数据可知，原始检测器的P值仅为75.0%(M=18 andL=6)使用免疫克隆算法优化后其P值增加到90.0%(M=105 andL=12)。这表明基于免疫克隆优化的阴性选择算法可以显著提高单一故障的检测率。

同理，免疫克隆优化后的检测器对具有双重故障(内滚道故障和外滚道故障)的轴承检测性能和检测率分别如图7和表3所示。通过对比表1和表3可知，内滚道故障和外滚道故障的检测率分别从75.0%和85.0%提高到89.7%和89.1%。由此可以得出结论，基于免疫克隆优化NSA对双故障检测率也非常高。

最后是三重故障检测性能的验证。主要是检测具有三种故障的轴承信号，即内、外滚道故障和滚珠故障的轴承信号。图8和表4分别显示了免疫克隆优化后的检测器对具有三重故障轴承的检测性能和故障检测率。

优化后的故障检测率为内滚道86.4%、外滚道87.6%、球体94.4%。通过与表1中数据对比后可知，这三种故障的检测率都得到了提升。其中内滚道的故障检测率提升最大，提升了11.4%。由于另外两种故障(外滚道和滚珠故障)检测率初始值较高，所以其检测率提升幅度较小。由此可见，基于免疫克隆优化的NSA对电机故障检测效果显著。