遗传BP神经网络试车台振动趋势预测

刘自然，王律强，李爱民，颜丙生，甄守乐，熊伟

（1.河南工业大学机电工程学院，河南郑州450007；2.河南工业大学工程训练中心，河南郑州450007）

遗传BP神经网络试车台振动趋势预测

刘自然1，王律强1，李爱民2，颜丙生1，甄守乐1，熊伟1

（1.河南工业大学机电工程学院，河南郑州450007；2.河南工业大学工程训练中心，河南郑州450007）

为解决航空发动机附件试车台主要监测参数振幅与流量、压力等其他参数之间的关系难以用线性模型来预测的问题，建立具有7-8-1结构并经遗传算法（genetic algorithm，GA）优化过阈值和权值的遗传反向误差传播（back propagation，BP）神经网络。以输出转速、增压泵入口流量、增压泵入口温度、增压泵入口压力、增压级出口流量、增压级出口温度和增压级出口压力为网络输入，附件的径向振幅为网络输出建立预测模型。将训练后的网络用于某型航空发动机附件振动趋势的预测，得到的预测值符合要求。

附件试车台；遗传算法；BP神经网络；振动预测

1 遗传BP神经网络的振幅建模

1.1 遗传BP神经网络基本原理

遗传算法[2]模拟了生物进化规则和自然界遗传机制，是一种并行随机搜索最优化方法，具有全局寻优功能。遗传算法利用遗传因子（选择、交叉和变异）逐代产生群体，模拟自然遗传过程中生物的繁殖、交配和变异现象，根据优胜劣汰的原则，循环搜索得到最优个体，即最优解。由于遗传算法具有良好的全局优化能力，故将其用于BP神经网络的权值和阈值的优化，产生最优的阈值和权值，得到的网络模型用来进行预测。BP神经网络作为人工神经网络（artificial neural network，ANN）的重要内容，主要由输入层、隐藏层、输出层3部分构成。BP神经网络自适应、自组织和自学习能力较强，进行输入后网络就能产生一定的输出。遗传BP神经网络的建模流程图如图1所示。

图1 遗传BP神经网络的建模流程图

1）种群初始化。包括编码长度、方案、神经元连接性质、神经元阈值和权值的初始化以及种群规模的设置。编码的长度应根据输入层、隐含层、输出层节点个数来求解。神经元的初始权值和阈值可通过实验确定，种群规模可以通过BP神经网络来初选一个解的范围。

2）计算适应度值[3]。适应度值是评价遗传算法的标准。在遗传算法优化BP神经网络的阈值及权值中，一般选用BP神经网络的能量函数E的倒数作为适应度值函数F，能量函数E为

3）遗传因子的确定。按照适应度值的大小选择最佳个体，使最佳个体总能保持在下一代。选择交叉类型，并赋予交叉率Pr和变异率Pm值。

4）BP神经网络参数初始值设置。BP神经网络参数主要包括神经元层数、输入层节点数、输出层节点数、隐含层节点数以及传递函数的选择。选择合理的网络传递函数是网络完成预定目标的关键，所选的传递函数大多为S型函数、线性函数，神经元层数不超过3层。输入输出数量一般是已知的，隐含层节点数l[4]可以参考下式：

式中：n、m——输入、输出层节点数；

a——0～10的常数。

5）遗传BP神经网络的评价。通过大量样本数据的试验，用遗传算法可以优化得到BP神经网络结构的阈值和权值，再经过BP神经网络的训练，形成遗传BP神经网络模型。最后用检验样本对网络进行检测，计算其误差是否达到要求。当遗传BP神经网络输出误差小于给定精度时，遗传BP神经网络建模结束。

1.2 基于遗传BP神经网络的振动趋势预测建模

图2 试验过程转速变化示意图

试车台试验时，主要通过调节输出转速来试验被试件在各个速度段的工作情况，利用组态软件和振动测试软件来监测试车台中转速、压力、温度、流量、振动量等参量。试验分阶段进行，手动或自动加速到最低速度后，稳定一段时间；如果试验无异常，则加速到下一个速度，再稳定一段时间；加速到规定的最高速度后，再降速到一个规定速度，试验一段时间；如果无异常，再继续降速。重复这个过程直到最低速度，这样就完成了一个周期的试验，试验过程转速变化示意图如图2所示。将BP神经网络优异的泛化能力与遗传方法较好的全局寻优能力[5]相结合形成GA-BP算法（back propagation network optimized by genetic algorithm）。GA-BP算法要处理的数据主要来自WINCC组态软件中存储的如压力、流量、温度等低频数据以及以LabVIEW为平台搭建的振动测试系统中的高频振动数据。利用Matlab r2007b建立GA-BP模型，组态软件中数据可以直接导入到Matlab中；对于振动数据，则利用系统中自带的数据导出功能，导出后再导入到Matlab中。

GA-BP神经网络是以被试件输出转速、增压泵入口流量、增压泵入口温度、增压泵入口压力、增压级出口流量、增压级出口温度以及增压级出口压力7个与附件径向振动有显著关系的参量作为输入，附件径向振动振幅为输出，隐含层初始节点数为8的模型，即7-8-1 GA-BP神经网络模型，其结构如图3所示。由于试车过程中，输出转速为22000 r/min时持续的时间最长，故选用试车过程中不同周期这一速度时的各传感器的值，共20组作为训练样本，如表1所示。

图3 BP神经网络径向振幅预测模型

遗传算法的基本参数[6-8]：编码位数为20×8+8× 20+8+20=348，权重和阈值编码采用二进制编码，初始化空间取值范围为[-1，1]；初始种群规模P=50；交叉率Pr=0.01；变异率Pm=0.05；选择率Pl=0.09；遗传代数GEN=100。

BP算法的基本参数[9-10]：学习率1r=0.05，最大训练次数epochs=3 000；训练要求精度goal=0.1。输入层与隐含层及隐含层与输出层的传递函数均为S型函数。

表1 各参数实验值

表2 预测值及误差

图4 振动趋势预测结果

2 试车台状态预测及结果分析

选用输出转速22000 r/min时不同于20组训练样本的11组试验样本，分别用训练好的BP神经网络和遗传BP神经网络进行预测，得到的结果如表2所示。可以看出，遗传BP神经网络预测值与实际值的最大误差为4.3257，而BP神经网络预测值与实际值的最大误差为14.272 7，是前者的3倍还多，表明GA-BP模型的预测值更接近于实际值。两种预测方法预测出来的振动趋势结果如图4所示，更加直观地看出，遗传BP神经网络在振动趋势预测中具有更高的准确度。

3 结束语

通过遗传算法优化得到具有最优初始权值和阈值的GA-BP神经网络，建立以输出转速、增压泵入口流量、增压泵入口温度、增压泵入口压力、增压级出口流量、增压级出口温度和增压级出口压力为网络输入，附件径向振幅为网络输出的预测模型。用实验样本对所建立的GA-BP神经网络进行训练，用训练后的网络进行预测并与BP神经网络预测结果进行对比，结果表明优化后的BP网络准确度更高，泛化能力更强。GA-BP神经网络得到预测值的误差在工程应用要求之内，模型可以在特定的参数范围内较好地描述输出转速、增压泵入口流量、增压泵入口温度、增压泵入口压力、增压级出口流量、增压级出口温度和增压级出口压力对附件径向振幅的影响。

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Vibration trend prediction of test bed based on genetic BP neural network

LIU Ziran1，WANG Lüqiang1，LI Aimin2，YAN Bingsheng1，ZHEN Shoule1，XIONG Wei1
（1.College of Mechanical and Electrical Engineering，He’nan University of Technology，Zhengzhou 450007，China；2.Engineering Training Center，He’nan Unitersity of Technology，Zhengzhou 450007，China）

To solve the problem that linear mode can’t predict the relationship between amplitude，which is the main monitoring parameter，flow，pressure and other parameters of Aero engine accessory test bed，a 7-8-1 genetic back propagation（BP）neural network structure is established，whose threshold and weight optimized by genetic algorithm（GA）.A prediction model is built by using the output speed，booster pump entrance flow，booster pump entrance temperature，booster pump entrance pressure，booster stage outlet flow，booster stage outlet temperature and booster stage outlet pressure as the network input and radial amplitude of aircraft accessory as the network output.The trained network is used to predict the vibration trend of a certain type of aircraft accessory and the error between the acquired prediction value and the actual value is under the requirement.

accessory test bed；genetic algorithm；BP neural network；vibration prediction

A文章编号：1674-5124（2015）08-0118-04

10.11857/j.issn.1674-5124.2015.08.027

0 引言

航空发动机传动附件作为发动机的关键部件，在装机前必须进行试验，因而要采用试车监视系统。试车台状态的好坏直接决定附件试车结果的优劣，试车台状态的预测对于提高附件试车的合格率和减少事故的发生具有重要意义。航空发动机附件试车台系统中流量、压力、温度等参量与振幅之间关系是强非线性[1]的，采用传统的线性回归方法来预测振动趋势很难满足要求；人工神经网络由于其大规模并行处理、容错、自组织、自适应能力和联想功能等特点，已成为解决非线性问题的有力工具。遗传反向误差传播（BP）神经网络是人工神经网络中较为成熟、使用较为广泛的神经网络，将其用于航空发动机试车台系统的振动趋势预测具有明显优势。但是BP神经网络存在局部极小点问题[1]，因而对网络结构的初值有较高的要求。选择的初值不当，就会使BP神经网络的收敛波动，严重的还可能导致网络的目标函数不收敛。采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，借助遗传算法优良的全局搜索能力，可以进一步提高BP神经网络的泛化能力，从而提高网络的预测精度。

2014-09-21；

2014-11-16

刘自然（1964-），男，河南信阳市人，教授，硕士，主要从事机电传动与控制、动态测试研究。