本發(fā)明涉及一種基于堆棧自動(dòng)編碼器的水利機(jī)組故障分析方法，屬于水利機(jī)組故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

水利機(jī)組的故障診斷是指通過(guò)對(duì)水利機(jī)組大量狀態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，利用深度網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)機(jī)組當(dāng)前健康狀況做出預(yù)測(cè)分析。

目前現(xiàn)有的水利機(jī)組檢修的狀態(tài)信息分析主要以振動(dòng)信號(hào)為主，信息分析不全面，而且征兆與故障之間關(guān)系的復(fù)雜性不明確，構(gòu)造出的機(jī)組故障診斷模型診斷精度不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明目的是提供一種基于堆棧自動(dòng)編碼器的水利機(jī)組故障分析方法，本方法直接采用水利機(jī)組全部運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)堆棧自動(dòng)編碼器方法，可以對(duì)水利機(jī)組當(dāng)前健康狀態(tài)進(jìn)行更全面的評(píng)估，另外，基于深度學(xué)習(xí)的堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建機(jī)組的故障診斷模型，診斷更加精確。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過(guò)如下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

本發(fā)明的基于堆棧自動(dòng)編碼器的水利機(jī)組故障分析方法,包括以下幾個(gè)步驟：

(1)從水利機(jī)組檢測(cè)系統(tǒng)采集機(jī)組運(yùn)行原始狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行人工標(biāo)記；

(2)將所述機(jī)組運(yùn)行原始狀態(tài)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)獲得訓(xùn)練標(biāo)簽和測(cè)試標(biāo)簽；

(3)利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)堆棧自動(dòng)編碼器的每一層自動(dòng)編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，提取預(yù)訓(xùn)練的特征；然后，利用訓(xùn)練標(biāo)簽對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，獲得微調(diào)后的基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)，作為水利機(jī)組故障分析模型；

(4)將所述測(cè)試數(shù)據(jù)輸入到水利機(jī)組故障分析模型，完成水利機(jī)組故障分析。

步驟(1)中，從水利機(jī)組檢測(cè)系統(tǒng)采集的機(jī)組運(yùn)行原始狀態(tài)數(shù)據(jù)整理并保存為表格格式；步驟(2)中，人工標(biāo)記后的訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)和測(cè)試標(biāo)簽數(shù)據(jù)同樣以表格方式進(jìn)行存儲(chǔ)。

當(dāng)前我國(guó)大型水利機(jī)組都設(shè)置有監(jiān)測(cè)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，同時(shí)存留有運(yùn)行數(shù)據(jù)；步驟(1)中，機(jī)組運(yùn)行原始狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集及人工標(biāo)記的具體方法如下：

設(shè)定機(jī)組有n個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，每一個(gè)監(jiān)測(cè)項(xiàng)作為一列，某一時(shí)刻所有監(jiān)測(cè)項(xiàng)數(shù)據(jù)構(gòu)成一條n列的數(shù)據(jù)；采集m個(gè)時(shí)刻的運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲得m條機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)；

每一條數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)機(jī)組某個(gè)時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)狀態(tài)類(lèi)別標(biāo)號(hào)進(jìn)行人工標(biāo)記獨(dú)立存儲(chǔ)，類(lèi)別標(biāo)號(hào)設(shè)定為1,2，…,n。

步驟(2)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)的劃分以及訓(xùn)練標(biāo)簽、測(cè)試標(biāo)簽獲取的具體方法如下：

讀取機(jī)組運(yùn)行原始狀態(tài)數(shù)據(jù)，獲得m×n的機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)矩陣；對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)矩陣數(shù)據(jù)，從第一行開(kāi)始，由上至下每隔七行抽取行向量，形成測(cè)試數(shù)據(jù)，其余構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

讀取人工標(biāo)記數(shù)據(jù)，獲得n×1的向量；從第一行開(kāi)始，由上至下每隔七行抽取向量，形成測(cè)試標(biāo)簽，其余構(gòu)成訓(xùn)練標(biāo)簽。

上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的構(gòu)成比例為7:3。

上述水利機(jī)組故障分析模型具體的獲得方法如下：

基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的水利機(jī)組故障分析模型設(shè)置為m層，m為正整數(shù)，構(gòu)成堆棧自動(dòng)編碼器的每一層均為自動(dòng)編碼器，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)分別為h1、h2...hm，其中，h1、h2...hm為正整數(shù)；前一層自動(dòng)編碼器的輸出作為下一層自動(dòng)編碼器的輸入；

首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為堆棧自動(dòng)編碼器的第一層自動(dòng)編碼器的輸入，以非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練當(dāng)前層，并且把結(jié)果作為下一層自動(dòng)編碼器的輸入，繼續(xù)訓(xùn)練下一層，直至訓(xùn)練完構(gòu)成堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的所有層，從而完成基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練和特征提??；

在m層自動(dòng)編碼器的輸出端采用分類(lèi)器，m層自動(dòng)編碼器的hm個(gè)輸出作為分類(lèi)器的輸入，分類(lèi)器輸出節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)是機(jī)組狀態(tài)類(lèi)別總數(shù)c；

利用訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)采用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，最終獲得微調(diào)后的基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)，作為水利機(jī)組故障分析模型。

上述分類(lèi)器具體采用的是softmax分類(lèi)器。

水利機(jī)組故障分析模型的層數(shù)m值取為3-7，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)h1、h2...hm的值取為20-100。

步驟(4)中，具體的方法如下：

利用步驟(3)中訓(xùn)練好的水利機(jī)組故障分析模型，將所述測(cè)試數(shù)據(jù)作為輸入，進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)器輸出為機(jī)組當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)的標(biāo)號(hào)，完成當(dāng)前機(jī)組健康狀況評(píng)估，以及機(jī)組故障分析；通過(guò)水利機(jī)組故障分析模型的輸出標(biāo)號(hào)和測(cè)試標(biāo)簽對(duì)比，從而計(jì)算出整個(gè)模型的分類(lèi)準(zhǔn)確度，評(píng)估模型分析性能。

本發(fā)明的有益效果如下：

提出了基于堆棧自動(dòng)編碼器的水利機(jī)組故障分析方法，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)在水利機(jī)組故障診斷領(lǐng)域的技術(shù)空白；本方法直接采用水利機(jī)組全部運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，與以往以振動(dòng)信號(hào)分析為主的方法相比，結(jié)合了狀態(tài)參數(shù)如負(fù)荷、流量等綜合分析，對(duì)水利機(jī)組的狀態(tài)信息分析更全面；針對(duì)征兆與故障之間關(guān)系的復(fù)雜以及不明確性，基于深度學(xué)習(xí)的堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建機(jī)組的故障診斷模型，學(xué)習(xí)到的特征更加本質(zhì)，診斷更加精確；若將該方法應(yīng)用于水利機(jī)組的檢修，可以為機(jī)組故障診斷提供智能決策支持。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的基于堆棧自動(dòng)編碼器的水利機(jī)組故障分析方法工作流程圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具體實(shí)施方式，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。

參見(jiàn)圖1，本實(shí)施方式的基于堆棧自動(dòng)編碼器的水利機(jī)組故障分析方法，它包括以下步驟：

(1)通過(guò)水利機(jī)組檢測(cè)系統(tǒng)采集機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行大量人工標(biāo)記。

(2)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)獲得訓(xùn)練標(biāo)簽和測(cè)試標(biāo)簽。

(3)利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)堆棧自動(dòng)編碼器的每一層自動(dòng)編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，提取特征；在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，利用訓(xùn)練標(biāo)簽對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，獲得訓(xùn)練良好的基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)，作為水利機(jī)組故障分析模型。

(4)將測(cè)試數(shù)據(jù)送入水利機(jī)組故障分析模型，完成故障輔助分析。

步驟(1)中，通過(guò)水利機(jī)組檢測(cè)系統(tǒng)采集的機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)整理并保存為表格格式，人工標(biāo)記后的標(biāo)簽數(shù)據(jù)同樣以表格方式進(jìn)行存儲(chǔ)，方便后續(xù)處理。

步驟(2)中，讀取機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，獲得m×n的矩陣；對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)矩陣數(shù)據(jù)，從第一行開(kāi)始，由上至下每隔七行抽取行向量，形成測(cè)試數(shù)據(jù)，其余構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的構(gòu)成比例為7:3；讀取人工標(biāo)記數(shù)據(jù)，獲得n×1的向量；從第一行開(kāi)始，由上至下每隔七行抽取向量，形成測(cè)試標(biāo)簽，其余構(gòu)成訓(xùn)練標(biāo)簽。

步驟(3)中，基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的水利機(jī)組故障分析模型設(shè)置為m層，m為正整數(shù)，m值通常取3-7。構(gòu)成堆棧自動(dòng)編碼器的每一層均為自動(dòng)編碼器，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)分別為h1、h2...hm，h為正整數(shù)，h值通常取20-100。前一層自動(dòng)編碼器的輸出作為下一層自動(dòng)編碼器的輸入。首先將訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為堆棧自動(dòng)編碼器的第一層自動(dòng)編碼器的輸入，以非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練當(dāng)前層，并且把結(jié)果作為下一層自動(dòng)編碼器的輸入。繼續(xù)訓(xùn)練下一層，直至訓(xùn)練完構(gòu)成堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的所有層，從而完成基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練和特征提取。

在m層自動(dòng)編碼器的輸出端采用softmax分類(lèi)器，m層自動(dòng)編碼器的hm個(gè)輸出作為softmax分類(lèi)器的輸入，分類(lèi)器輸出節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)是機(jī)組狀態(tài)類(lèi)別總數(shù)c。利用訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)采用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，最終獲得訓(xùn)練好的基于堆棧自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)，作為水利機(jī)組故障分析模型。

步驟(4)中，利用步驟(3)中訓(xùn)練好的故障分析模型，將測(cè)試數(shù)據(jù)作為輸入，進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)器輸出為機(jī)組當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)的標(biāo)號(hào)，完成當(dāng)前機(jī)組健康狀況評(píng)估，以及機(jī)組故障輔助分析。通過(guò)分析模型的輸出標(biāo)號(hào)和測(cè)試標(biāo)簽對(duì)比，可以計(jì)算整個(gè)模型的分類(lèi)準(zhǔn)確度，評(píng)估模型分析性能。

以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說(shuō)明書(shū)中描述的只是說(shuō)明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書(shū)及其等效物界定。