CN107861481A - 基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，涉及故障监测与诊断技术领域。基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，首先采集工业生产过程的数据，并对其进行降维处理；然后对数据点按已标记数据点和未标记数据点进行初始标签标记，并计算软标签矩阵，通过软标签矩阵对故障数据的类别进行诊断；最后对新故障类型重新进行诊断，直到发现所有新的故障类型。本发明的基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，实现了对原有故障类型的识别以及未知故障类型的发现，大大降低了故障类型的误报警率，同时提高了故障检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及故障监测与诊断技术领域，尤其涉及一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法。
背景技术
随着现代工业的迅速发展，现代企业中生产设备日趋大型化、连续化、高速化和自动化，设备的结构与组成十分复杂，生产规模非常庞大，各部门之间的联系也特别密切。实际的生产过程有线性的、非线性的、时不变的、时变的等，对于不同的生产过程所具有的特征，应选用不同的故障监测方法，这样才能有效地检测到故障。基于图的半监督故障诊断算法可以准确识别各种不同类别的故障。
半监督算法，如图1所示，指既利用标记数据也利用未标记数据来建立学习模型，最终通过该模型能够预测输入数据的标记。半监督分为两类：归纳半监督和直推半监督，定义分别为：
归纳半监督：给定训练集归纳半监督的目的是学习得到一个函数f：X→Y，使得该函数能够很好地预测训练集以外的输入数据的标记。
直推半监督：给定训练集直推半监督的目的是学习得到一个函数f：Xl+u→Yl+u，使得该函数能够很好地预测训练集中未标记样本的标记。
实际工业过程中将会产生大量的生产过程数据，但是对所有数据进行人工标记显然是不现实的，所以应用半监督算法，即少量数据进行人工标记并保留大多数数据处于未标记状态，对于复杂的工业故障诊断是十分可取的。在众多半监督算法中，基于图的半监督学习算法最大的特点就是用图来表示数据之间的关系，其中图的结点表示数据点，点与点之间存在着边，这些边被赋予权重，权重代表数据点之间的相似度。最终从图学得一个用于对未标记数据进行分类标记的实值函数。
故障诊断算法的具体工业背景是电熔镁炉的生产过程。电熔镁炉生产过程得到的最终产品是电熔镁砂。电熔镁砂是一种广泛应用于化学、航天、冶金等领域的重要耐火材料，在我国，主要利用三相交流电熔镁炉来生产电熔镁砂。电熔镁炉实际上是一种埋弧炉，属于矿热炉而不是电弧炉，其主要以熔融状态下电流通过物料所产生的物料电阻热为主要热源，同时伴有电弧热，它的热量集中，能有效的将物料加热到熔点2800℃以上，有利于熔炼电熔镁砂。电熔镁炉的设备主要包括：变压器、电路短网、电极、电极升降装置及炉体等。
目前传统的基于图的半监督故障诊断算法对于在电熔镁炉生产过程的已知故障类别的诊断具有很好的效果，但是由于传感器漂移、设备老化、原材料变化和催化剂活性降低等原因，使得过程总是在不断地发生缓慢变化，这样也就可能导致新的故障类型的产生。目前传统的基于图的半监督故障诊断算法在发现新类型的故障方面的性能还是较差的，无法准确发现新类型的故障。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，挖掘电熔镁炉生产过程的新故障类型。
一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1：采集工业生产过程中的数据，并将采集到的数据进行降维处理，生成一个包含多种数据类型的工业生产过程的大数据池；
步骤2：从工业生产过程的大数据池中随机选取n个采样数据，对采样数据进行初始标签的标记，具体方法为：
已知n个采样数据{x1，x2，…，xn}，这些采样数据总共有c个种类，首先设置一个初始标记矩阵Y∈Rn×(c+1)，对于人工已标记的第i个数据xi，若该数据属于第j类，1≤j≤c，则在初始标记矩阵Y的第j列设为1，其他列均设为0；对于未标记数据，则在初始标记矩阵Y的前c列均设为0，第c+1列设为1，得到已标记数据和未标记数据的初始标记矩阵Y；
步骤3：采用高斯核函数构建采样数据点的近邻权重矩阵W，该矩阵为一个n×n的且对称的权重系数矩阵，矩阵中的每个元素对应两个采样数据点之间的权重关系，第i个采样数据点xi与第i′个采样数据点xi′之间的权重关系如下式所示：
其中，||·||为向量的二范数，即||x||2＝xTx，σ为权重的宽度参数；
步骤4：将采样数据点间的权重系数做标准化处理，得到标准化的权重矩阵；
第i个数据点和第i′个数据点间的权重系数标准化公式如下所示：
其中，di＝∑i′Wii′为权重矩阵W的第i行元素之和，di′＝∑iWi′i为权重矩阵W的第i′行元素之和；
得到标准化后的权重矩阵如下式所示：
其中，为近邻权重矩阵W的标准化矩阵，D是一个对角矩阵，且对角线上的元素为di＝∑i′Wii′；
步骤5：计算采样数据点的软标签矩阵F∈Rn×(c+1)，其计算公式如下所示：
F＝(E-EaB)-1(E-Ea)Y
其中，E是n×n的单位矩阵，Ea是n×n的对角矩阵，矩阵中每个对角元素都是大于0小于1的正值，每个对角元素对应于大数据池中的一个数据点，当数据点是已标记数据，则该元素为一个接近于1的随机数，当数据是未标记数据，则该元素为一个接近于0的随机数；矩阵其中，矩阵为对角矩阵D的标准化的矩阵，中的对角元素分别为
步骤6：通过软标签矩阵的计算结果对采样数据点所属的故障类别进行诊断，对于数据点xi的故障类别的判别公式为：
yi＝argmaxj≤c+1Fij
其中，yi为第i个采样数据的类别标签；
如果yi满足yi＝c+1，则xi为新发现的故障类别；
步骤7：判断新发现的故障类别的数据中是否还存在多种新类数据，如果存在则对新发现的故障类别中的故障数据再进行一次分类，在之前的数据标记信息保持不变的基础上，再在新故障类型的数据中仅标记一个或两个数据，然后重复步骤3-步骤6，再次对数据进行新类挖掘，直到再无新的故障类别出现，完成对采样数据故障类型的标记。
由上述技术方案可知，本发明的有益效果在于：本发明提供的一种基于图的半监督发现新故障类型的故障诊断方法，进行故障诊断的数据不再是单纯的视频图像数据，而是由图像数据和电流物理数据融合建立的大数据池。大数据池与传统的单一数据类型相比，能够实现全流程全视角全周期地描述工况，使得故障诊断的性能大大提升。本发明不仅实现了对于多种故障数据类型的准确分类，而且实现了在电熔镁炉的生产过程出现新的未知的故障类型的情况下，可以对其做出及时诊断，大大降低了误报警的情况，进一步提高了故障检测的准确性。
附图说明
图1为半监督算法的学习示例图；
图2为本发明实施例提供电熔镁炉生产工艺流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于图的半监督发现新故障类型的故障诊断方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的对电熔镁炉生产过程的数据进行初始标签标记的示意图；
图5为本发明实施例提供的对电熔镁炉生产过程的数据进行故障类型识别以及发现新的故障类型的示意图；
图6为本发明实施例提供的对电熔镁炉生产过程的数据进行标签再标记的示意图；
图7为本发明实施例提供的对电熔镁炉生产过程的数据进行新故障类型发掘的示意图；
图8为本发明实施例提供的利用人工全标记的正确的电熔镁炉数据的故障类别的示意图。
图中：1、变压器；2、短网；3、电极夹；4、电极；5、炉壳；6、小车；7、电弧；8、熔池。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例以某工厂电熔镁炉的生产过程为例，使用本发明的基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法对电熔镁炉生产过程中的故障进行诊断。
电熔镁炉的基本工作原理如图2所示，电熔镁砂是一种广泛应用于化学、航天、冶金等领域的重要耐火材料，在我国，主要利用三相交流电熔镁炉来生产电熔镁砂。电熔镁炉实际上是一种埋弧炉，属于矿热炉而不是电弧炉，其主要以熔融状态下电流通过物料所产生的物料电阻热为主要热源，同时伴有电弧热，它的热量集中，能有效的将物料加热到熔点2800℃以上，有利于熔炼电熔镁砂。电熔镁炉的设备主要包括：变压器1、短网2、电极夹3、电极4、炉壳5、小车6、电弧7和熔池8等。炉边设有控制室，可控制电极升降。
炉体是生产电熔镁砂的主要反应区，物料的熔化、排析、结晶过程都在炉体内完成，炉体由炉底及炉壳构成，熔炉被放置在小车上，炉壳一般为圆柱形。电极把持器是电极升降装置不可缺少的一部分，其不但可以用来调节电极的松紧程度，灵活的夹放电极，还可以把电流传送到电极上，电极把持器固定在升降台上，将电极夹持至一定的高度位置，就可以把经过变压器处理的电流传送到电极上，在熔化过程中，随着物料的不断熔化，同时向上提高电极，当炉体内物料熔化过程完成后，将电极移出炉体，通过小车将炉体送到冷却室进行自然冷却结晶，最终形成密度大、熔点高的氧化镁晶体。
一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，如图3所示，包括以下步骤：
步骤1：采集电熔镁炉生产的工业生产过程中的数据，并生成电熔镁炉生产流程的大数据池；
本实施例采集电熔镁炉内生产过程的视频图像数据以及生产过程中电熔镁炉三相电极的电流数据，将采集到的视频数据截取成图片数据，并对截取后的图片数据降维处理，最后将降维后的图像数据与以及电熔镁炉三相电极的电流数据合并在一个列向量中，建立一个包含多种数据类型的电熔镁炉生产流程的大数据池；
本实施中，电熔镁炉生产流程大数据池的十组数据如表1所示，每组数据包括降维处理的视图片数据、电熔镁炉三相电极的电流数据以及已知的人工全标记类别。
表1电熔镁炉生产流程大数据池中的十组数据
步骤2：从电熔镁炉生产流程的大数据池中随机选取n个采样数据，对采样数据进行初始标签的标记，具体方法为：
已知n个采样数据{x1，x2，…，xn}，这些采样数据总共有c个种类，首先设置一个初始标记矩阵Y∈Rn×(c+1)，对于人工已标记的第i个数据xi，若该数据属于第j类，1≤j≤c，则在初始标记矩阵Y的第j列设为1，其他列均设为0。对于未标记数据，则在初始标记矩阵Y的前c列均设为0，第(c+1)列设为1，得到已标记数据和未标记数据的初始标记矩阵Y；
本实施例中，表1中的数据点相对应的初始标记如表2所示，采样点1和采样点5为人工已标记数据，且采样点1属于第一类，采样点5属于第二类，其他采样点数据为未标记数据。初始标签标记如图4所示，两个维度分别为数据表中的第一列和第二列。
表2采样数据的初始标记矩阵
步骤3：采用高斯核函数构建采样数据点的近邻权重矩阵W，该矩阵为一个n×n的且对称的权重系数矩阵，矩阵中的每个元素对应两个采样数据点之间的权重关系，第i个采样数据点xi与第i′个采样数据点xi′之间的权重关系如下式所示：
其中，||·||为向量的二范数，即||x||2＝xTx，σ为权重的宽度参数。
本实施例中，表1中所给出的10个采样数据之间的权重系数如表3所示。
表3各点之间的权重系数
| 0 | 3.082e-07 | 0.0045 | 5.797e-20 | 2.514e-06 | 0.0013 | 9.042e-05 | 2.238e-30 | 1.445e-17 | 7.783e-20 |
| 3.082e-07 | 0 | 4.805e-08 | 2.769e-24 | 2.870e-11 | 2.474e-09 | 1.163e-07 | 3.274e-15 | 4.811e-16 | 3.754e-16 |
| 0.0045 | 4.805e-08 | 0 | 7.574e-18 | 3.215e-04 | 0.0435 | 0.0084 | 1.688e-32 | 7.503e-30 | 7.435e-22 |
| 5.797e-20 | 2.769e-24 | 7.574e-18 | 0 | 2.214e-14 | 4.334e-17 | 1.976e-17 | 1.322e-49 | 1.151e-36 | 5.685e-39 |
| 2.514e-06 | 2.870e-11 | 3.215e-04 | 2.214e-14 | 0 | 0.0017 | 1.638e-04 | 5.699e-36 | 3.846e-23 | 2.445e-25 |
| 0.0013 | 2.474e-09 | 0.0435 | 4.334e-17 | 0.0017 | 0 | 7.561e-04 | 2.949e-33 | 2.243e-20 | 1.401e-22 |
| 9.042e-05 | 1.163e-07 | 0.0084 | 1.976e-17 | 1.638e-04 | 7.561e-04 | 0 | 3.371e-33 | 5.738e-21 | 1.99e-21 |
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| 7.783e-20 | 3.754e-16 | 7.435e-22 | 5.685e-39 | 2.445e-25 | 1.401e-22 | 1.99e-21 | 1.149e-11 | 7.031e-07 | 0 |
步骤4：将采样数据点间的权重系数做标准化处理，得到标准化的权重矩阵；
第i个采样数据点xi与第i′个采样数据点xi′间的权重系数标准化公式如下所示：
其中，di＝∑i′Wii′为权重矩阵W的第i行元素之和，di′＝∑iWi′i为权重矩阵W的第i′行元素之和；
得到标准化后的权重矩阵如下式所示：
其中，为近邻权重矩阵W的标准化矩阵，D是一个对角矩阵，且对角线上的元素分别为di＝∑i′Wii′；
步骤5：计算采样数据点的软标签矩阵F∈Rn×(c+1)，其计算公式如下所示：
F＝(E-EaB)-1(E-Ea)Y
其中，E是n×n的单位矩阵，Ea是n×n的对角矩阵，矩阵中每个对角元素都是大于0小于1的正值，每个对角元素对应于大数据池中的一个数据点，当数据点是已标记数据，则该元素为一个接近于1的随机数，当数据是未标记数据，则该元素为一个接近于0的随机数，矩阵其中，矩阵为矩阵D的标准化的矩阵，中的对角元素分别为
本实施例中，表1中给出的10个采样数据的软标签矩阵如表4所示。
表4软标签矩阵
步骤6：通过软标签矩阵的计算结果对采样数据点所属的故障类别进行诊断，对于数据点xi的故障类别的判别公式为：
yi＝argmaxj≤c+1Fij
其中，yi为第i个采样数据的类别标签；
如果yi满足yi＝c+1，则xi为新发现的故障类别。
本实施例中，表1中所给出的10个采样数据的故障类别如表5所示，从表中可以看出采样数据点1、2和3属于第一类，采样数据点4、5和6属于第二类，采样数据点7、8、9和10属于新发现的故障类别。
本实施例中，对电熔镁炉生产过程的数据进行故障类型识别以及发现新的故障类型如图5所示，三角形代表新发现的故障类型。
表5各数据的故障类别
步骤7：判断新发现的故障类别的数据中是否还存在多类数据，如果存在则对新发现的故障类别中的故障数据再进行一次分类，在之前的数据标记信息保持不变的基础上，再在新故障类型的数据中只标记一到两个数据，再标记过程如图6所示，本示例中再标记了一个新类型的数据，然后重复步骤3-步骤6，第二次新故障类型发掘结果如图7所示，由图可知再无新的故障类别出现，完成对采样数据故障类型的标记。
本发明实施例同时提供了利用人工全标记的正确的电熔镁炉数据的故障类别，如图8所示，将本发明方法对电熔镁炉故障数据的分类结果与之进行对比，得出本方法最终的分类准确率为93.6％。可知本发明方法不仅做到了对新故障类型的挖掘，还可以对现有数据进行正确的分类。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。
Claims (3)
1.一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：采集工业生产过程中的数据，并将采集到的数据进行降维处理，生成一个包含多种数据类型的工业生产过程的大数据池；
步骤2：从工业生产过程的大数据池中随机选取n个采样数据，对采样数据进行初始标签的标记，具体方法为：
已知n个采样数据{x1，x2，…，xn}，这些采样数据总共有c个种类，首先设置一个初始标记矩阵Y∈Rn×(c+1)，对于人工已标记的第i个数据xi，若该数据属于第j类，1≤j≤c，则在初始标记矩阵Y的第j列设为1，其他列均设为0；对于未标记数据，则在初始标记矩阵Y的前c列均设为0，第c+1列设为1，得到已标记数据和未标记数据的初始标记矩阵Y；
步骤3：采用高斯核函数构建采样数据点的近邻权重矩阵W，该矩阵为一个n×n的且对称的权重系数矩阵，矩阵中的每个元素对应两个采样数据点之间的权重关系；
步骤4：将采样数据点间的权重系数做标准化处理，得到标准化的权重矩阵
步骤5：计算采样数据点的软标签矩阵F∈Rn×(c+1)，其计算公式如下所示：
F＝(E-EaB)-1(E-Ea)Y
其中，E是n×n的单位矩阵，Ea是n×n的对角矩阵，矩阵中每个对角元素都是大于0小于1的正值，每个对角元素对应于大数据池中的一个数据点，当数据点是已标记数据，则该元素为一个接近于1的随机数，当数据是未标记数据，则该元素为一个接近于0的随机数，矩阵其中，矩阵为对角矩阵D的标准化的矩阵；
步骤6：通过软标签矩阵的计算结果对采样数据点所属的故障类别进行诊断，对于数据点xi的故障类别的判别公式为：
yi＝argmaxj≤c+1Fij
其中，yi为第i个采样数据的类别标签；
如果yi满足yi＝c+1，则xi为新发现的故障类别；
步骤7：判断新发现的故障类别的数据中是否还存在多种新类数据，如果存在则对新发现的故障类别中的故障数据再进行一次分类，在之前的数据标记信息保持不变的基础上，再在新故障类型的数据中仅标记一个或两个数据，然后重复步骤3-步骤6，再次对数据进行新类挖掘，直到再无新的故障类别出现，完成对采样数据故障类型的标记。
2.根据权利要求1所述的基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，其特征在于：步骤3所述两个采样数据点之间的权重关系如下式所示：
<mrow>
<msub>
<mi>W</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>ii</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>W</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<msup>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mo>|</mo>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>/</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msup>
</mrow>
其中，Wii′为第i个采样数据点xi与第i′个采样数据点xi′之间的权重关系，||·||为向量的二范数，即||x||2＝xTx，σ为权重的宽度参数。
3.根据权利要求2所述的基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法，其特征在于：步骤4所述将采样数据点间的权重系数做标准化处理，得到标准化的权重矩阵的具体方法为：
第i个数据点和第i′个数据点间的权重系数标准化公式如下所示：
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>W</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mrow>
<msup>
<mi>ii</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>W</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>ii</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
</msub>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msqrt>
<mrow>
<msub>
<mi>d</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>d</mi>
<msup>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
</mrow>
</msqrt>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，di＝∑i′Wii′为权重矩阵W的第i行元素之和，di′＝∑iWi′i为权重矩阵W的第i′行元素之和；
得到标准化后的权重矩阵如下式所示：
<mrow>
<mover>
<mi>W</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
<msup>
<mi>WD</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
</mrow>
其中，为近邻权重矩阵W的标准化矩阵，D是一个对角矩阵，且对角线上的元素分别为di＝∑i′Wii′。
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