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申请/专利权人：石家庄铁道大学

摘要：本发明涉及架桥机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于改进蛇优化网络模型的架桥机制动系统故障诊断方法，方法包括：建立架桥机制动系统的模型，获取运行中的多组数据得到数据集，将数据集划分为训练集和测试集；建立改进蛇优化网络模型，其包括：对初始蛇算法模型中的蛇优化算法中加入Logistic混沌映射、融合鲸鱼机制行为和引入自适应权重因子，得到改进蛇优化算法；采用改进蛇优化算法，以均方根误差作为适应度函数对神经网络的隐层神经元个数与学习率进行寻优得到改进蛇优化网络模型；使用数据集对改进蛇优化网络模型进行训练和优化得到架桥机制动系统故障诊断模型；基于架桥机制动系统故障诊断模型进行故障诊断。

主权项：1.一种基于改进蛇优化网络模型的架桥机制动系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、建立架桥机制动系统的模型，获取运行中的多组数据得到数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；每组数据均包括：进出口油压、闸瓦相对间隙、转速以及工况类型；其中，所述进出口油压通过获取油泵的油压得到，所述闸瓦相对间隙通过在两片闸瓦之间的电涡流传感器得到，所述转速通过设置在制动盘转轴末端的角位移传感器得到，且所述制动盘安装在两片闸瓦之间；所述工况类型包括正常工况和故障类型，所述工况类型通过人工标注得到；步骤二、建立改进蛇优化网络模型，其包括：步骤S201、建立初始蛇算法模型，在所述初始蛇算法模型中的蛇优化算法中加入Logistic混沌映射、融合鲸鱼机制行为和引入自适应权重因子，得到改进蛇优化算法；步骤S202、建立连续型延时隐层深度信念网络模型，采用所述改进蛇优化算法，以均方根误差作为适应度函数对神经网络的隐层神经元个数与学习率进行寻优得到改进蛇优化网络模型；步骤三、使用所述数据集对所述改进蛇优化网络模型进行训练和优化得到架桥机制动系统故障诊断模型；步骤四、基于所述架桥机制动系统故障诊断模型进行故障诊断；其中，步骤S201包括：步骤S2011、建立初始蛇优化算法模型，在初始化阶段采用Logistic混沌映射产生的混沌序列进行种群初始化，得到种群按照下式初始化： ；其中，Pi为第i条蛇的初始化位置；Pmax、Pmin分别是上、下界，x为[0,1]之间的随机数；步骤S2012、在对蛇群的食物进行评估过程中加入融合鲸鱼机制行为和引入自适应权重因子，得到改进蛇优化算法；所述步骤S2012包括：（1）将雌性蛇和雄性蛇单独分开，假设雌蛇和雄蛇的数量相等，关系如下所示： ；；其中，N是蛇群的数量；Nm是雄性蛇个体数；Nf是雌性蛇个体数；（2）对雄性组和雌性组分别进行评估，选出雌雄组最优秀的个体，温度状况和食物位置；针对任意组别，选出雌雄组最优秀的个体的方式如下：采用下述公式更新温度状况Temp和食物值F： ；；其中，t是当前迭代数；T是最大迭代数；λ1是个常数，取0.5；（3）分别获取雌雄组最优秀的个体的食物值F，将F值与0.25进行比较，执行步骤（4）或步骤（5）；（4）当确定食物值F小于0.25，此时蛇会随机搜寻食物，并及时更新他们的位置，将鲸鱼算法中的泡泡网捕食机制和原有位置更新机制进行融合，得到蛇的位置更新如下： ；； ； ；； ；其中，Pi,m、Pi,f分别代表第i条雄性蛇和雌性蛇的个体位置；Prand,m、Prand,f分别代表雄性及雌性蛇的随机个体位置；a2、a3为从-1线性减到-2的向量；λ2是个常数，取0.05；b是对数螺旋状常数，取1；lm和lf分别为雄性位置和雌性位置更新中的螺旋形状因子；rand为[0,1]之间的随机数； Q m 、Qf分别表示雄性蛇和雌性蛇的探索食物能力，计算如下： ；；其中，frand,m、frand,f分别是雄性蛇和雌性蛇的随机个体位置的适应度值；fi,m、fi,f分别是相对应Pi,m、Pi,f的适应度值；（5）当确定食物F大于0.25，判断温度值Temp是否大于0.6，执行步骤A或步骤B；步骤A、当确定温度值Temp大于0.6时，蛇会向食物位置靠近，此时加入自适应权重因子，得到最终更新位置公式；步骤A中自适应因子的获取方式如下： ； ；其中，w1为雄性蛇靠近食物的自适应因子；w2为雌性蛇靠近食物的自适应因子；最终更新位置如下式： ； ；其中，λ3是个常数，取2；步骤B、当确定温度值Temp小于0.6时，就会发生战斗或者进行交配，战斗模式更新公式如下： ； ；式中：Pbest,f、Pbest,m是指雌性和雄性群体中个体最优的位置；CM是雄性蛇的战斗能力，CF是雌性蛇的战斗能力；采用下述公式得到CM和CF： ；；采用下述公式得到Mm和Mf： ；；其中，fbest,f、fbest,m为雌性群体和雄性群体的最佳适应度值；fi为蛇群体中第i个个体的适应度值；当蛇交配时，公式如下： ； ；式中：Mm、Mf分别是雄性蛇和雌性蛇的交配能力；如果蛋孵化，选择最差的雄性和雌性并替换它们，公式如下： ； ；式中：Pworst,m、Pworst,f分别是雄性蛇和雌性蛇群体中最差的个体；所述步骤S202包括：步骤S2021、建立连续型延时深度信念网络模型；在所述连续型延时深度信念网络模型中，存在显层节点vi和隐层节点hj，他们之间的关系如下： ； ；其中，vi和hj分别是第i个显层节点和第j个隐层节点；wij为层间连接权重；ai和bj分别为显层和隐层对应的偏置；f（·）为Sigmoid函数；N（0,1）为高斯随机变量；μ为常量；同时，由于加入了延时层，因此网络模型的第k次迭代关系如下： ； ；其中，djk为k时刻第j层的延时层状态；hjk为k时刻第j层的隐层状态；vik为k时刻第i层的显层状态；wd为延时层连接权重；步骤S2022、对连续型延时深度信念网络使用改进蛇优化算法对其隐层神经元个数xij和学习率进行寻优，以均方根误差作为适应度函数，得到改进蛇优化网络模型；其中寻优区间为： ；其中，zxij,η为适应度函数；η为神经网络的学习率；步骤S2023、通过寻优后得到调参后的改进蛇优化连续型延时深度信念网络模型。

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