劉紀新（1979－）
男，青島黃海職業(yè)學院，學士。現(xiàn)從事計算機網(wǎng)絡智能控制及橡膠行業(yè)機電一體化設備的開發(fā)與研制。

摘要：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應、自學習和對非線性系統(tǒng)超強的分析能力等特點，將其應用到橡膠配料系統(tǒng)中，有效的實現(xiàn)了配料系統(tǒng)的故障診斷，填補了國內(nèi)在配料系統(tǒng)故障診斷應用上的空白，對其他行業(yè)也有一定借鑒作用。

關鍵詞：配料系統(tǒng)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；故障診斷

Abstract: BP neural network has the abilities of self-adaption, self-learning and good analysis of nonlinear systems, etc.. Applying BP neural network in dosing system can realize the fault diagnosis, filling in the gaps in fault diagnosis of dosing system of China. The strategy proposed in this paper also can serve as a guide and reference to dosing system in other industries.

Key words: dosing system；BP neural network；fault diagnosis

1 研究背景

    在橡膠、印鈔、油墨等行業(yè)的生產(chǎn)中，按固定的配方準確配料是保證產(chǎn)品質量的關鍵工序之一[1]。配料系統(tǒng)是這些行業(yè)生產(chǎn)中常用的機電設備，其功能和可靠性決定了產(chǎn)品的均一穩(wěn)定性，因此倍受重視。在配料系統(tǒng)運行時，會出現(xiàn)一些可預見和不可預見的故障，如何有效地探測故障并使系統(tǒng)運行良好是目前研究的熱點。

    神經(jīng)網(wǎng)絡是近年來出現(xiàn)的一種新方法，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的分類能力，進行故障模式的分類與學習，診斷出故障。本文采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對配料系統(tǒng)各種故障的快速定位，為系統(tǒng)維修維護提供了可靠指導。該系統(tǒng)的成功應用改變了橡膠、印鈔、油墨生產(chǎn)裝備的水平，創(chuàng)造了民族工業(yè)的品牌，為橡膠、印鈔、油墨行業(yè)做出了突出的貢獻。

2  配料系統(tǒng)的結構

    配料系統(tǒng)單料秤結構如圖1所示，由給料機構、料斗、卸料機構、稱和配料控制器組成，采用多工位、環(huán)形結構設計，根據(jù)配方設定，多種物料單獨、分別同時稱量，混合配比，全自動化生產(chǎn)運行方式。

3 配料系統(tǒng)故障描述

    配料系統(tǒng)的故障表現(xiàn)為多種類型，為了便于進行故障診斷，下面將從不同的角度進行配料系統(tǒng)的故障分類。

    （1）從故障的時間歷程上來分，配料系統(tǒng)故障可分為突發(fā)性故障和漸進性故障。突發(fā)性故障發(fā)生時間上是突然的，故障前沒有明顯的征兆表現(xiàn)，這類故障不能提前預測及測試。如控制器反饋丟失、下位機程序運行異常等。漸進性故障發(fā)生時間是一個漸變的過程，故障發(fā)生前已經(jīng)有相應的征兆表現(xiàn)，根據(jù)這些征兆在一定程度上可以進行這類故障的早期預測。如控制回路參數(shù)變化、驅動器調(diào)節(jié)回路異常等。

    （2）從故障的危害程度上來分，配料系統(tǒng)故障可分為嚴重故障和一般故障。嚴重故障是指故障危害程度巨大，危及到人身安全、環(huán)境安全或者配料系統(tǒng)本身安全的故障，這些故障必須采取緊急措施加以處理。如一般故障是指不引起安全問題，但對配料精度有一定影響的故障。

    （3）從故障的學科領域上來分，配料系統(tǒng)故障可分為電子、電氣和機械類型的故障。如各種器件或邏輯故障屬電子類故障，涉及控制調(diào)節(jié)的故障屬電氣類故障，而涉及系統(tǒng)機械力學的故障屬機械類故障。

    （4）從故障發(fā)生的原因上來分，配料系統(tǒng)故障可以分為內(nèi)在故障和環(huán)境故障。內(nèi)在故障是由于內(nèi)部結構不協(xié)調(diào)或結構劣化引起的，如由于元器件的老化引起的控制參數(shù)的變化；環(huán)境故障是由于輸入異常引起的，如氣源氣壓降低，使系統(tǒng)無法運行等等。

    綜觀配料系統(tǒng)的故障，可以總結出以下幾個方面的特點：

    層次性  由于配料系統(tǒng)是一個具有多層次的復雜系統(tǒng)，而故障的產(chǎn)生對應于系統(tǒng)的不同層次，表現(xiàn)為層次性，下一層次的故障一般能在上一層次得以顯現(xiàn)。

    相關性  配料系統(tǒng)這類復雜系統(tǒng)是由若干個相互聯(lián)系的子系統(tǒng)組成的整體，某些子系統(tǒng)的故障常常是由于與之相關子系統(tǒng)或下級子系統(tǒng)故障傳播所致，從而表現(xiàn)為相關性。

    模糊性  配料系統(tǒng)運行狀態(tài)中的模糊性，以及人們在狀態(tài)監(jiān)測和技術診斷中存在許多模糊的概念和方法。

    多樣性  從配料系統(tǒng)常見故障中可以看出，既有硬件方面的故障，也有軟件方面的故障，故障產(chǎn)生的機理不盡相同，表現(xiàn)為多樣性。

    多領域性  由于配料系統(tǒng)的系統(tǒng)組成涉及電控、物料稱量、氣力驅動和機械結構幾個部分，而這些部分又屬于不同的領域，由此配料系統(tǒng)的故障涉及電子、電氣和機械等多個學科領域，表現(xiàn)為多領域性。

4 BP網(wǎng)絡設計

    三層BP網(wǎng)絡可以很好的解決一般的模式識別問題，其結構如圖2所示。

圖2   BP網(wǎng)絡結構

6 仿真結果分析

    使用MatLab進行仿真，訓練次數(shù)為1000次，訓練目標0.01，學習速率0.1，仿真結果如圖3所示。可見，大約經(jīng)過30次訓練后，網(wǎng)絡的性能就達到了要求。收斂速度快的一個重要原因在于學習速率的設定值比較大。

圖3   訓練結果

    下面需要對訓練好的網(wǎng)絡進行測試。抽取3組新的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡的測試輸入數(shù)據(jù)，如表2所示。

    表2   測試輸入數(shù)據(jù)

    表2 測試數(shù)據(jù)

　　測試結果為：

　　Y=
　　　　0.9728    0.0023    0.0190
　　　　0.0000    0.8951    0.0000
　　　　0.0001    0.0000    0.9982

    按照歐式范數(shù)理論，這三次測試的誤差分別為0.0272、0.1049和0.0018，可以看出這些誤差是非常小的。因此，可以判定，經(jīng)過訓練后，網(wǎng)絡是完全可以滿足配料系統(tǒng)故障診斷要求的，對故障的診斷正確率在90%以上。

7 結論

    利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應、自學習和對非線性系統(tǒng)超強的分析能力等特點，將其應用到橡膠配料系統(tǒng)中，有效的實現(xiàn)配料系統(tǒng)的故障診斷。該系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠，對故障的診斷正確率在90%以上，可以滿足各種配料生產(chǎn)的要求，已在“十五”國家重大技術裝備載重子午胎成套設備研制“小料自動配料稱量系統(tǒng)”和“印鈔油墨配料系統(tǒng)”中得到應用，并通過國家驗收。

其它作者：

    胡鳳菊（1979- ），女，青島黃海職業(yè)學院，學士。

    賈曉芬（1979- ），女，安徽碭山人，哈爾濱工業(yè)大學，碩士。

    趙佰亭（1981- ），男，哈爾濱工業(yè)大學，博士。

參考文獻

    [1] 趙佰亭，杭柏林，申洪雷.配料系統(tǒng)三級計算機管理控制與實現(xiàn)［J］.自動化博覽，2004，09增刊：86-87.

    [2] 杭柏林，袁仲雪，高彥臣.配料系統(tǒng)給料速度的自動控制［J］.世界橡膠工業(yè)，2001，27（2）：55-56.

    [3] 袁仲雪，杭柏林，張文軍.小料自動配料稱量系統(tǒng)的研制［J］.世界橡膠工業(yè)，2000，27（4）：20-21.