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基于BAS-BP神经网络的异步电机电流预测

内容来源:《机械设计与制造工程》      浏览次数:838      更新时间:2020-08-12

党盈伟,刘广璞,郭彦青,杨韩峰,林炳乾

(中北大学机械工程学院,山西 太原030051)

作者简介:党盈伟(1989),男,硕士研究生,主要研究方向为工业自动化与故障检测,1302044840@qq.com.

 

摘要:异步电机的电流是管排锯生产中重要的工艺参数。当锯切钢管时,异步电机受到电磁与机械的相互作用,易发生故障并造成锯切停止。为了保证管排锯稳定生产,在异步电机运行时对电流变化趋势进行预测显得极为重要。以上位机(WinCC)监测的两台主锯异步电机电流数据为基础,利用天牛须搜索(BAS)算法优化BP神经网络中的初始权值与阈值。建立了BAS-BP神经网络模型,并将其应用到异步电机电流预测中。与传统BP神经网络相比,BAS-BP神经网络克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,大大提高了预测准确度。

 

关键词:管排锯;异步电机;天牛须搜索算法;BP神经网络

中图分类号TH17   文献标识码A   文章编号2095-509X(2020)04-0101-04

 

管排锯要求锯切出的钢管切面质量好且切口光滑整齐[1,由异步电机控制的锯片在锯切时对钢管有很大的作用力。当锯片进行锯切时,锯片与钢管在高速、强压的条件下会产生很大的锯切力,造成锯片局部发生断裂和磨损,导致在线监测的电机电流值发生很大波动,从而影响管排锯的正常锯切。因此,对锯切中的异步电机电流进行初步预测是有必要的。近年来,国内外对电流预测的算法很多,其中广泛使用的算法有灰狼算法(GWO)、遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)等[2-4]。这些算法已经被应用于现代工业生产的很多领域。

 

天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法是一种新型生物启发式智能算法,该算法与粒子群算法、遗传算法等智能算法相似。BAS算法也叫作甲壳虫算法,其思想源于天牛觅食行为,天牛有两根触角,当天牛周围有食物时,它的两根触角会根据气味强度的高低进行搜寻。BAS算法的优点是只需要搜索单一个体,不需要知道目标函数的具体形式,便可实现高效寻优,搜索速度快,运算量小,且算法计算过程简单,迭代次数较少,不会受到太多的初始条件限制。许多学者将该算法应用到各个领域。王甜甜等[5]首先将风暴灾害数据进行预处理,然后利用建立的BAS-BP模型对灾害数据进行分析,该模型能够较好地对风暴灾害所造成的经济损失进行预测和评估。刘涛等[6]将改进的天牛须算法-优化极限学习机(BSAS-ELM)与极限学习机(ELM)及支持向量机(SVM)进行对比,利用改进的BSAS-ELM预测模型对热泵能耗分别进行单步和多步预测,结果显示,该预测模型的预测精度有了显著的提高。卢光辉等[7]对BAS算法进行改进,提高了算法的稳定性,并将该算法用于求解分布式电源选址定容问题。以上研究成果为异步电机电流的预测提供了丰富的理论基础,本文利用BAS-BP神经网络模型,实现对异步电机电流的初步预测。

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