CN110598334B - 基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法 - Google Patents

基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，先基于协同衍化相关熵的极限学习机计算出输入样本的隐藏层输出，及对应的预测误差，然后通过协同衍化算法求取最优相关熵方差和影响权重，并进行更新迭代，直到找到粒子群中全局最优解σgbest,q2及对应的影响权重作为最优相关熵方差和影响权重，最后在满足极限学习机计算收敛的情况下，输出输入样本的预测值，从而得到输入样本的性能退化趋势，具有预测精度高，鲁棒性高等特点。

Description

基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法
技术领域
本发明属于电子器件技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法。
背景技术
伴随电子系统的更新速度日益提升，对其电子器件的可靠性分析要求进一步提高。电子器件退化趋势预测可以更好地提升系统的维护效率，因此相关的研究具有极高的应用价值。近年来，基于极限学习机的退化趋势预测方法因模型训练快速，结构简单，预测精度高等特点，被广泛用于电子器件的故障诊断中。然而，绝大多数的极限学习机预测方法采用最小均方准则作为模型的训练依据。由于该准则假定模型误差服从正态分布条件，非正态分布的噪声以及训练数据中存在的奇异值很容易对预测模型造成不良影响，导致模型无法给出正确的预测结果。在非高斯噪声下，如何获取高鲁棒性的预测模型成为相关研究的难点之一。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，通过多核相关熵函数来实现数据的局部近似度估计，具有预测精度高，模型鲁棒性高的特点。
为实现上述发明目的，本发明一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、基于协同衍化相关熵的极限学习机初始化
(1.1)、设置极限学习机的输入样本集X＝{x1,x2,…,xj,…,xK}，对应的当前输出集为Y＝{y1,y2,…,yj,…,yK}，而真实输出集为
Figure BDA0002204211110000011
其中，第j个输入样本xj对应的真实输出为tj，K为输入样本总数；
(1.2)、随机设置极限学习机的隐藏层权重W＝{w1,w2,…wi,…,wM}和隐藏层偏置B＝{b1,b2,…bi,…,bM},其中，隐藏层第i个节点的权重为wi＝{wi,1,wi,2,…,wi,N}，对应的偏转为bi，M为隐藏层的节点个数，N为隐藏层的节点维度；
(1.3)、初始化极限学习机的输出层为β＝{β1，β2，…，βM}的零矩阵；初始化更新次数q1为0；
(2)、计算输入样本的隐藏层输出H＝[hij]，其中，hij为隐藏层第i个节点在第j个输入样本下的输出：
hij＝1/(1+exp(-1+wixj+bi))
(3)、计算极限学习机的预测误差E＝{e1,e2,…,ej,…,eK}，其中，ej为第j个输入样本的预测误差；
ej＝tj-yj
(4)、通过协同衍化算法求取最优相关熵方差和影响权重；
(4.1)、初始化方差粒子群的位置为
Figure BDA0002204211110000021
速度为
Figure BDA0002204211110000022
其中，
Figure BDA0002204211110000023
表示第l个粒子位置，
Figure BDA0002204211110000024
表示第l个粒子的速度；初始化衍化次数q2为0；
(4.2)、计算当前误差的真实概率密度矢量；
F＝{f(m1),f(m2),...,f(mr),...,f(mR)}
其中，R为真实概率密度矢量的维度，f(mr)为mr在(mr-Δ,mr+Δ)邻域内的概率密度估计值，mr表示为概率密度估计的标记值，Δ为标记值间的最小阈值；
(4.3)、计算各粒子的最优影响权重；
al＝FΘT(ΘΘT)-1
其中，Θ为核函数矩阵；
(4.4)、计算代价函数MIE；
MIE＝(AΘ-F)(AΘ-F)T
其中，A＝(a1,a2,…,al,…,aL)；
(4.5)、根据最小代价函数原则更新衍化全局最优解σgbest,q2和个体最优解σpbest,q2；
(4.6)、判断当前迭代次数是否达到最大或|MIEq2-MIEq2-1|小于设定阈值，如果满足，则进入(4.11)，否则，进入步骤(4.7)；
(4.7)、计算衍化指标Ef；
Ef＝(dg-dmin)/(dmax-dmin)
其中，dg为粒子群中全局最优解距离均值的距离，dmax和dmin分别为粒子群中解距离均值的最小距离和最大距离；
(4.8)、根据衍化指标Ef设置衍化参数；
Figure BDA0002204211110000031
Figure BDA0002204211110000032
其中，c1、c2分别为局部最优解和全局最优解的影响参数，τ1、τ2分别为局部最优解和全局最优解的延迟参数；
(4.9)、更新粒子群速度与位置；
Figure BDA0002204211110000033
Figure BDA0002204211110000034
(4.10)、将当前迭代次数自加1，然后返回至步骤(4.3)；
(4.11)、将粒子群中全局最优解σgbest,q2及对应的影响权重作为最优相关熵方差和最优影响权重；
(5)、生成相关熵对角矩阵Λ；
Figure BDA0002204211110000035
(6)、更新极限学习机的输出层β'；
Figure BDA0002204211110000036
其中，λ为限制系数，I为单位矩阵；
(7)、更新代价函数Jq1和极限学习机的当前输出Y'；
Figure BDA0002204211110000041
Y'＝β'H
(8)、判断当前迭代次数q1是否达到最大，或|Jq1-Jq1-1|小于预设阈值，如果满足，则进入步骤(9)，否则，将当前迭代次数q1自加1，然后返回步骤(2)；
(9)、将极限学习机的当前输出Y'作为输入样本的预测值，从而得到输入样本的性能退化趋势。
本发明的发明目的是这样实现的：
本发明基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，先基于协同衍化相关熵的极限学习机计算出输入样本的隐藏层输出，及对应的预测误差，然后通过协同衍化算法求取最优相关熵方差和影响权重，并进行更新迭代，直到找到粒子群中全局最优解σgbest,q2及对应的影响权重作为最优相关熵方差和影响权重，最后在满足极限学习机计算收敛的情况下，输出输入样本的预测值，从而得到输入样本的性能退化趋势，具有预测精度高，鲁棒性高等特点。
附图说明
图1是本发明基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法流程图；
图2是协同衍化流程图；
图3是光电耦合器结构图；
图4是光电耦合器的预测效果图；
图5是衍化过程效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
实施例
图1是本发明基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法流程图。
在本实施例中，如图1所示，本发明一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，包括以下步骤：
S1、基于协同衍化相关熵的极限学习机初始化
S1.1、设置极限学习机的输入样本集X＝{x1,x2,…,xj,…,xK}，对应的当前输出集为Y＝{y1,y2,…,yj,…,yK}，而真实输出集为T＝{t1,t2,…tj,…,tK}，其中，第j个输入样本xj对应的真实输出为tj，K为输入样本总数；
S1.2、随机设置极限学习机的隐藏层权重W＝{w1,w2,…wi,…,wM}和隐藏层偏置B＝{b1,b2,…bi,…,bM},其中，隐藏层第i个节点的权重为wi＝{wi,1,wi,2,…,wi,N}，对应的偏转为bi，M为隐藏层的节点个数，N为隐藏层的节点维度，wi,N表示隐藏层第i个节点在第N个维度下的权重；
S1.3、初始化极限学习机的输出层为β＝{β1，β2，…，βM}的零矩阵；初始化更新次数q1为0；
S2、计算输入样本的隐藏层输出H＝[hij]，其中，hij为隐藏层第i个节点在第j个输入样本下的输出：
hij＝1/(1+exp(-1+wixj+bi))
S3、计算极限学习机的预测误差E＝{e1,e2,…,ej,…,eK}，其中，ej为第j个输入样本的预测误差；
ej＝tj-yj
S4、如图2所示，通过协同衍化算法求取最优相关熵方差和影响权重；
S4.1、初始化方差粒子群的位置为
Figure BDA0002204211110000051
速度为
Figure BDA0002204211110000052
其中，
Figure BDA0002204211110000053
表示第l个粒子位置，
Figure BDA0002204211110000054
表示第l个粒子的速度；初始化衍化次数q2为0；
S4.2、计算当前误差的真实概率密度矢量；
F＝{f(m1),f(m2),...,f(mr),...,f(mR)}
其中，R为真实概率密度矢量的维度，f(mr)为mr在(mr-Δ,mr+Δ)邻域内的概率密度估计值，mr表示为概率密度估计的标记值，Δ为标记值间的最小阈值；
Figure BDA0002204211110000061
其中，g(·)为基数计算；
S4.3、计算各粒子的最优影响权重；
al＝FΘT(ΘΘT)-1
其中，Θ为核函数矩阵：
Figure BDA0002204211110000062
其中，
Figure BDA0002204211110000063
为核函数；
Figure BDA0002204211110000064
S4.4、计算代价函数MIE；
MIE＝(AΘ-F)(AΘ-F)T
其中，A＝(a1,a2,…,al,…,aL)；
S4.5、根据最小代价函数原则更新衍化全局最优解σgbest,q2和个体最优解σpbest,q2；
S4.6、计算衍化指标Ef；
Ef＝(dg-dmin)/(dmax-dmin)
其中，dg为粒子群中全局最优解距离均值的距离，dmax和dmin分别为粒子群中解距离均值的最小距离和最大距离；
S4.7、根据衍化指标Ef设置衍化参数；
Figure BDA0002204211110000065
Figure BDA0002204211110000071
其中，c1、c2分别为局部最优解和全局最优解的影响参数，τ1、τ2分别为局部最优解和全局最优解的延迟参数；
S4.8、更新粒子群速度与位置；
Figure BDA0002204211110000072
Figure BDA0002204211110000073
S4.9、判断当前迭代次数是否达到最大或|MIEq2-MIEq2-1|小于设定阈值，如果满足，则进入S4.10，否则，将当前迭代次数自加1，然后返回至步骤S4.3；
S4.10、将粒子群中全局最优解σgbest,q2及对应的影响权重作为最优相关熵方差和影响权重；
S5、生成相关熵对角矩阵Λ；
Figure BDA0002204211110000074
S6、更新极限学习机的输出层β'；
Figure BDA0002204211110000075
其中，λ为限制系数，I为单位矩阵；
S7、更新代价函数Jq1和极限学习机的当前输出Y'；
Figure BDA0002204211110000076
Y'＝β'H
S8、判断当前迭代次数q1是否达到最大，或|Jq1-Jq1-1|小于预设阈值，如果满足，则进入步骤S9，否则，将当前迭代次数q1自加1，然后返回步骤S2；
S9、将极限学习机的当前输出Y作为输入样本的预测值，从而得到输入样本的性能退化趋势。
实例
为说明本发明的技术效果，现采用光电耦合器直流电流传输比实时流预测为例对本发明进行验证。
光电耦合器是一种以光为媒介传输电信号的一种电能与光能转换的电子元件，用于隔离输入和输出的电信号，其结构如图3所示。光电耦合器的直流电流传输比可以有效的反映器件的健康状态。为验证本发明的有效性，通过本发明方法建立预测模型，对光电耦合器退化状态下的实时流数据进行趋势的预测。
同时，将本发明方法与正则极限学习机(R-ELM)、相关熵极限学习机(ECC-ELM)和混合相关熵线极限学习机(MMCC-ELM)进行比较。其离线训练精度和在线预测精度如表一所示。
算法 R-ELM RCC-ELM MMCC-ELM 本发明
离线训练精度 7.59E-05 4.68E-05 2.70E-05 2.81E-06
在线预测精度 1.112E-03 6.76E-04 4.28E-04 1.65E-04
表1
由表1中可以看出，本发明相较于现有方法具有更高的在线预测精度，在估计未来时刻光电耦合器CTR时有更高的准确性。图4展示了本发明的预测效果，可以看出，通过本发明的预测模型产生的CTR预测值与实际的CTR之间偏差较小，达到可靠性预测的应用要求。
图5为本发明的衍化过程效果图，通过图5可以看出，衍化指标在第17个衍化周期时达到了稳定状态，说明本发明能够较快的形成预测模型。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (1)

1.一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、基于协同衍化相关熵的极限学习机初始化
(1.1)、设置极限学习机的输入样本集X＝{x1,x2,…,xj,…,xK}，对应的当前输出集为Y＝{y1,y2,…,yj,…,yK}，而真实输出集为
Figure FDA0003516849090000011
其中，第j个输入样本xj对应的真实输出为tj，K为输入样本总数；
(1.2)、随机设置极限学习机的隐藏层权重W＝{w1,w2,…wi,…,wM}和隐藏层偏置B＝{b1,b2,…bi,…,bM},其中，隐藏层第i个节点的权重为wi＝{wi,1,wi,2,…,wi,N}，对应的偏转为bi，M为隐藏层的节点个数，N为隐藏层的节点维度；
(1.3)、初始化极限学习机的输出层为β＝{β1，β2，…，βM}的零矩阵；初始化更新次数q1为0；
(2)、计算输入样本的隐藏层输出H＝[hij]，其中，hij为隐藏层第i个节点在第j个输入样本下的输出：
hij＝1/(1+exp(-1+wixj+bi))
(3)、计算极限学习机的预测误差E＝{e1,e2,…,ej,…,eK}，其中，ej为第j个输入样本的预测误差；
ej＝tj-yj
(4)、通过协同衍化算法求取最优相关熵方差和影响权重；
(4.1)、初始化方差粒子群的位置为
Figure FDA0003516849090000012
速度为
Figure FDA0003516849090000013
其中，
Figure FDA0003516849090000014
表示第l个粒子位置，
Figure FDA0003516849090000015
表示第l个粒子的速度；初始化衍化次数q2为0；
(4.2)、计算当前误差的真实概率密度矢量；
F＝{f(m1),f(m2),...,f(mr),...,f(mR)}
其中，R为真实概率密度矢量的维度，f(mr)为mr在(mr-Δ,mr+Δ)邻域内的概率密度估计值，mr表示为概率密度估计的标记值，Δ为标记值间的最小阈值；
(4.3)、计算各粒子的最优影响权重；
al＝FΘT(ΘΘT)-1
其中，Θ为核函数矩阵；
(4.4)、计算代价函数MIE；
MIE＝(AΘ-F)(AΘ-F)T
其中，A＝(a1,a2,…,al,…,aL)；
(4.5)、根据最小代价函数原则更新衍化全局最优解σgbest,q2和个体最优解σpbest,q2；
(4.6)、判断当前迭代次数是否达到最大或|MIEq2-MIEq2-1|小于设定阈值，如果满足，则进入(4.11)，否则，进入步骤(4.7)；
(4.7)、计算衍化指标Ef；
Ef＝(dg-dmin)/(dmax-dmin)
其中，dg为粒子群中全局最优解距离均值的距离，dmax和dmin分别为粒子群中解距离均值的最小距离和最大距离；
(4.8)、根据衍化指标Ef设置衍化参数；
Figure FDA0003516849090000021
Figure FDA0003516849090000022
其中，c1、c2分别为局部最优解和全局最优解的影响参数，τ1、τ2分别为局部最优解和全局最优解的延迟参数；
(4.9)、更新粒子群速度与位置；
Figure FDA0003516849090000023
Figure FDA0003516849090000024
(4.10)、将当前迭代次数自加1，然后返回至步骤(4.3)；
(4.11)、将粒子群中全局最优解σgbest,q2及对应的影响权重作为最优相关熵方差和最优影响权重；
(5)、生成相关熵对角矩阵Λ；
Figure FDA0003516849090000031
(6)、更新极限学习机的输出层β'；
Figure FDA0003516849090000032
其中，λ为限制系数，I为单位矩阵；
(7)、更新代价函数Jq1和极限学习机的当前输出Y'；
Figure FDA0003516849090000033
Y'＝β'H
(8)、判断当前迭代次数q1是否达到最大，或|Jq1-Jq1-1|小于预设阈值，如果满足，则进入步骤(9)，否则，将当前迭代次数q1自加1，然后返回步骤(2)；
(9)、将极限学习机的当前输出Y'作为输入样本的预测值，从而得到输入样本的性能退化趋势；
其中，所述密度概率估计值f(mr)的计算方法为：
Figure FDA0003516849090000034
其中，g(·)为基数计算；
其中，所述核函数矩阵Θ满足：
Figure FDA0003516849090000035
其中，
Figure FDA0003516849090000036
为核函数；
Figure FDA0003516849090000037
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