基于改进LVQ算法的塔式起重机运行状态检验
1. 引言
塔式起重机作为建筑行业核心设备，其运行状态直接影响施工安全与效率。传统检测方法依赖阈值报警，存在误报率高、早期故障识别能力弱等问题。学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）算法凭借其原型分类特性，在机械状态识别领域展现潜力，但存在以下挑战：
- 固定学习率导致收敛速度慢
- 原型向量初始化敏感
- 噪声数据鲁棒性不足
本文通过算法改进与工程适配，构建了面向起重机多维特征空间的智能诊断模型。
2. 改进LVQ算法设计
2.1 算法改进策略
在经典LVQ基础上进行三方面优化：
- 动态学习率机制
引入指数衰减函数调节学习率：
[\alpha(t) = \alpha_0 \cdot e^{-\lambda t}]
其中初始学习率α₀=0.3，衰减系数λ=0.02，t为迭代次数 - 原型向量优化
采用PSO算法预训练原型向量，优化初始参数分布：
[\text{Fitness} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N |x_i – w_j|^2] - 噪声抑制模块
结合滑动窗口均值滤波预处理，降低振动信号中的脉冲干扰
2.2 网络结构设计
构建三层处理架构：
- 输入层：8维特征向量（含电机电流、振动频谱、倾角等）
- 竞争层：16个原型向量节点
- 输出层：3类状态（正常/预警/故障）
3. 工程应用实现
3.1 数据采集系统
部署多源传感网络：
| 传感器类型 | 采样频率 | 测量范围 |
|---|---|---|
| 三轴加速度计 | 2kHz | ±50g |
| 电流互感器 | 1kHz | 0-500A |
| 倾角传感器 | 100Hz | ±15° |
3.2 特征提取
构建时频域混合特征集：
- 时域：RMS、峰峰值、峭度
- 频域：1/3倍频程能量谱
- 时频域：小波包能量熵
3.3 系统工作流程
- 实时采集多通道传感数据
- 预处理（降噪、归一化）
- 特征向量构建与降维（PCA保留95%方差）
- 改进LVQ模型推理
- 状态可视化与预警推送
4. 实验验证
4.1 测试环境
- 数据集：某型号QTZ80塔机12个月运行数据（含327组故障样本）
- 对比算法：SVM、BPNN、传统LVQ
- 评估指标：准确率、F1-score、响应时间
4.2 实验结果
| 方法 | 准确率 | 故障召回率 | 推理时间(ms) |
|---|---|---|---|
| 传统LVQ | 84.3% | 76.2% | 8.2 |
| 改进LVQ | 96.7% | 93.5% | 5.8 |
| SVM | 89.1% | 81.4% | 12.6 |
改进算法在保持实时性的同时，显著提升了对钢丝绳断裂、齿轮磨损等典型故障的识别能力。
5. 工程应用案例
在某超高层建设项目中部署系统后：
- 预警响应时间缩短至3.2秒
- 误报率由17%降至4.3%
- 预防性维修比例提升至82%
6. 结论与展望
本文提出的改进LVQ算法有效解决了传统方法在起重机状态识别中的局限性。未来研究方向包括：
- 融合深度特征提取网络
- 开发边缘计算嵌入式模块
- 构建数字孪生预测性维护平台
