CN110689072A - 一种基于知识转移的动态工业数据分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于知识转移的动态工业数据分类方法，属于数据挖掘领域，包括以下步骤：S1：利用多传感器获取工业过程数据；S2：训练自编码器和分类神经网络模型；S3：利用自编码器检测数据分布是否发生变化；S4：将已发生分布变化的数据用于训练新的自编码器，直到重构误差降低到阈值以内，并将新的自编码器与之前的自编码器集成；S5：将未检测到分布发生变化的数据继续用于原模型优化；当检测数据分布已经发生变化，采用知识转移的方法，找到网络连接中重要程度较高的连接权重，保持其不变，对于重要程度较低的连接权重进行进一步的训练；S6：重复步骤S3‑S5，直至模型包含所有工况或者对于新数据误差降至阈值以内。

Description

一种基于知识转移的动态工业数据分类方法
技术领域
本发明属于流程工业监控技术和数据挖掘技术领域，涉及一种基于知识转移的动态工业数据分类方法。
背景技术
随着工业自动化、集成化程度的提高，现代工业规模不断扩大，复杂程度不断提高。由于现代工业大规模化、复杂化的特点，导致工业过程中故障发生概率大大增加，故障的危害大大提升。因此，通过设备状态监测、结构信息监测、远程故障诊断等工业过程监控手段来提高生产过程的可靠性和安全性，确保产品质量，收到了极大的关注和重视。
进行工业过程监控主要有基于解析模型的方法、基于物理冗余的方法、基于专家知识的方法和基于数据驱动的方法。在大规模生产下，生产单元之间关联性强，工业过程建模复杂，信息提取困难，而前三种方法需要建立复杂的机理模型和定义复杂的定型模型，物理可实现性较差。随着传感器技术和无线通信技术的快速发展，蕴含丰富工业过程信息的数据被和存储；主元分析、偏最小二乘等多元统计过程监测方法的提出，极大地提高了数据信息提取的效率，为数据驱动的方法提供了广阔的空间。
然而，随着生产计划调整、设备工况切换，设备老化等原因，实际的工业数据大多呈现出非平稳的动态特性，过程数据的统计指标如方差、均值随着时间改变。而主元分析、偏最小二乘等传统的多元统计过程监测方法都是基于数据平稳这一假设提出的，在动态过程中很可能会给出错误的结果。而若针将每个工况或者生产计划都看作一个独立的平稳过程，针对每个平稳过程建立新的数据模型，由于未充分利用之前模型的知识，不仅会导致成本的极大提高，并且由于忽略了任务之间的相关性，导致需要的样本数量大大增加，模型可实现性大打折扣。因此，目前急需一种基于知识转移的动态工业数据分类方法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于知识转移的动态工业数据分类方法，利用集成自编码器对数据分布变化进行检测，并利用工况变化和数据演化之间的关联性，采用知识转移的方法进行新分类器的训练，达到在复杂工业条件下，对动态数据进行分类的目的。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于知识转移的动态工业数据分类方法，包括以下步骤：
S1：利用多传感器获取工业过程数据，包括温度、湿度、气压等信号；
S2：利用S1中收集到的数据进行自编码器和分类神经网络模型的训练；
S3：利用训练好的自编码器对数据分布是否发生变化进行检测，如果重构误差大于阈值，则判定数据分布发生变化；
S4：将已发生分布变化的数据用于训练新的自编码器，直到重构误差降低到阈值以内，并将新的自编码器与之前的自编码器进行集成操作；
S5：对于未检测到分布发生变化的数据，将其继续用于原模型优化；当检测数据分布已经发生变化，采用知识转移的方法，找到网络连接中重要程度较高的连接权重，保持其不变，对于重要程度较低的连接权重进行进一步的训练；
S6：重复步骤S3-S5，直至模型包含所有工况或者对于新数据误差降至阈值以内。
进一步，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21：定义自编码器为从最中间层开始的两端对称结构；
S22：定义输入层和输出层的神经元数目与输入数据的维数相同；
S23：定义结构参数α，从输入层开始，到最中间层为止，每一层的神经元数目与上一层的神经元数目之比为α；
S24：定义第一个隐含层和输出层的激活函数为Sigmoid函数，其余的采用ReLU函数作为激活函数；
S25：定义网络的连接方式为随机连接；
S26：定义分类神经网络模型输入层神经元与数据维数相同；
S27：定义分类神经网络模型采用随机梯度下降方式进行优化；
S28：定义分类神经网络的输出采用softmax函数。
进一步，在所述步骤S3中，采用一个窗口内的数据累计重构误差大于阈值来判定数据分布发生变化。
进一步，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：利用已发生分布变化的数据按照步骤S2训练新的自编码器；
S42：利用权重法对多个自编码器进行集成操作。
进一步，所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51：对于未检测到分布变化的数据，采用随机梯度下降的方法，优化分类模型；
S52：对于分布已经发生变化的数据，将权重关于变量的二阶倒数作为损失函数的正则项进行优化，损失函数如下所示：
其中L′(θ)为当前的损失函数，L(θ)为上一个任务的损失函数，λ为惩罚因子，bi表示当前连接权重对之前任务的重要性，通过对变量的二次求导得出，θi为当前需要学习的权重，
Figure BDA0002215116900000032
为上一个分布已经学习到的权重。
进一步，所述步骤S2中，自编码器为防止在少量样本下产生过拟合现象，采用随机连接方式。
本发明的有益效果在于：本发明基于集成自编码器算法和知识转移方法，其中，集成自编码器可以准确发现数据分布变化情况，保证能够在每次数据分布变化之后收集到新的训练数据，使得后续的知识转移和分类算法得以实现；基于知识转移的分类算法无需针对每个工况训练一个全新的模型，使用一个神经网络模型即可解决设备所有工况以及数据随时间演化以后的分类问题。解决了哪些历史知识有效以及如何利用历史知识的问题，通过合理地初始化数据分布变化后网络的权重，利用之前任务的经验和少量样本快速地建立新任务的模型，实现了对动态工业数据有效分类。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明所述方法的算法流程图；
图2为本发明步骤二中所述的集成自编码器模型。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，本发明提供一种基于知识转移的动态工业数据分类方法。包括以下步骤：
步骤一：利用多传感器获取工业过程数据，包括温度、湿度、气压等信号；
步骤二：利用步骤一中收集到的数据进行自编码器和分类神经网络模型的训练；
步骤二具体包括以下步骤：
21：定义自编码器为从最中间层开始的两端对称的结构；
22：定义输入层和输出层的神经元数目与输入数据的维数相同；
23：定义结构参数α，从输入层开始，到最中间层为止，每一层的神经元数目与上一层的神经元数目之比为α；
24：定义第一个隐含层和输出层的激活函数为Sigmoid函数，其余的采用ReLU函数作为激活函数；
25：定义网络的连接方式为随机连接；
26：定义分类神经网络模型输入层神经元与数据维数相同；
27：定义分类神经网络模型采用随机梯度下降方式进行优化；28：定义分类神经网络的输出采用softmax函数。
步骤三：利用训练好的自编码器对数据分布是否发生变化进行检测，如果重构误差大于阈值，则判定数据分布发生变化；
步骤四：将已发生分布变化的数据用于训练新的自编码器，直到重构误差降低到阈值以内，并将新的自编码器与之前的自编码器进行集成操作；具体包括以下步骤：
41：利用已发生分布变化的数据按照步骤二训练新的自编码器；
42：利用权重法对多个自编码器进行集成操作。
步骤五：对于未检测到分布发生变化的数据，将其继续用于原模型优化；当检测数据分布已经发生变化，采用知识转移的方法，找到网络连接中重要程度较高的连接权重，保持其不变，对于重要程度较低的连接权重进行进一步的训练；具体包括以下步骤：
51：对于未检测到分布变化的数据，采用随机梯度下降的方法，优化分类模型；
52：对于分布已经发生变化的数据，将权重关于变量的二阶倒数作为损失函数的正则项进行优化具体的，损失函数如下所示：
其中L′(θ)为当前的损失函数，L(θ)为之前分布的(即上一个任务的损失函数)，λ为惩罚因子，bi表示当前连接权重对之前任务的重要性，通过对变量的二次求导即可得出，θi为当前需要学习的权重，
Figure BDA0002215116900000052
为上一个分布已经学习到的权重。
步骤六：对步骤三、步骤四、步骤五重复，直至模型包含所有工况或者对于新数据误差降至阈值以内。
可选地，步骤二中，自编码器为防止在少量样本下产生过拟合现象，不采用全连接方式，连接方式为随机连接，如图2所示。
可选地，步骤三中采用一个窗口内的数据累计重构误差大于阈值来判定数据分布发生变化。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于知识转移的动态工业数据分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：利用多传感器获取工业过程数据，包括温度、湿度、气压；
S2：利用S1中收集到的数据进行自编码器和分类神经网络模型的训练；
S3：利用训练好的自编码器对数据分布是否发生变化进行检测，如果重构误差大于阈值，则判定数据分布发生变化；
S4：将已发生分布变化的数据用于训练新的自编码器，直到重构误差降低到阈值以内，并将新的自编码器与之前的自编码器进行集成操作；
S5：对于未检测到分布发生变化的数据，将其继续用于原模型优化；当检测数据分布已经发生变化，采用知识转移的方法，找到网络连接中重要程度较高的连接权重，保持其不变，对于重要程度较低的连接权重进行进一步的训练；
S6：重复步骤S3-S5，直至模型包含所有工况或者对于新数据误差降至阈值以内。
2.根据权利要求1所述的基于知识转移的动态工业数据分类方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21：定义自编码器为从最中间层开始的两端对称结构；
S22：定义输入层和输出层的神经元数目与输入数据的维数相同；
S23：定义结构参数α，从输入层开始，到最中间层为止，每一层的神经元数目与上一层的神经元数目之比为α；
S24：定义第一个隐含层和输出层的激活函数为Sigmoid函数，其余的采用ReLU函数作为激活函数；
S25：定义网络的连接方式为随机连接；
S26：定义分类神经网络模型输入层神经元与数据维数相同；
S27：定义分类神经网络模型采用随机梯度下降方式进行优化；
S28：定义分类神经网络的输出采用softmax函数。
3.根据权利要求1所述的基于知识转移的动态工业数据分类方法，其特征在于：在所述步骤S3中，采用一个窗口内的数据累计重构误差大于阈值来判定数据分布发生变化。
4.根据权利要求1所述的基于知识转移的动态工业数据分类方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：利用已发生分布变化的数据按照步骤S2训练新的自编码器；
S42：利用权重法对多个自编码器进行集成操作。
5.根据权利要求1所述的基于知识转移的动态工业数据分类方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51：对于未检测到分布变化的数据，采用随机梯度下降的方法，优化分类模型；
S52：对于分布已经发生变化的数据，将权重关于变量的二阶倒数作为损失函数的正则项进行优化，损失函数如下所示：
Figure FDA0002215116890000022
其中L′(θ)为当前的损失函数，L(θ)为上一个任务的损失函数，λ为惩罚因子，bi表示当前连接权重对之前任务的重要性，通过对变量的二次求导得出，θi为当前需要学习的权重，为上一个分布已经学习到的权重。
6.根据权利要求1所述的基于知识转移的动态工业数据分类方法，其特征在于：所述步骤S2中，自编码器为防止在少量样本下产生过拟合现象，采用随机连接方式。
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