CN111325410B - 基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法 - Google Patents

基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法，包括数据清洗模块，用于对故障预警系统数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；特征工程模块，用于基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获、构造相应统计型特征；故障时间聚类模块，用于对所述历史故障发生时间做离散化处理，从而获得故障发生时间区间段；分类器模块，用于对故障时间聚类模块处理得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据用于分类型的性能评估。本发明能够有效的开展设备故障预警预测工作。

Description

基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法
技术领域
本发明涉及通用故障预警系统，尤其是涉及基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法。
背景技术
机器学习技术已经在图像、医疗、推荐等领域取得了突破性发展；而在生产制造环节，若能够对设备故障发生的时间做到精准性预测，则可以更加积极主动并确保在此之前提供保养维护手段，减少设备停机时间并降低维修人力成本。因此设备故障预测是确保生产过程高效运转的关键，是实现智能制造的重要保障。
针对生产制造环节故障发生时间预测问题，学术界与工业界已开展深入研究。现有的预测方法包括传统方法和现代方法：传统方法如统计故障间隔时间的平均值作为下次故障发生时间；现代方法如基于统计机器学习方法、基于神经网络方法等。传统方法逻辑简单，易于理解，但精度较低。现代方法逻辑复杂，精度较高，但在小样本数据集上进行预测往往会产生过拟合，鲁棒性较差，这是因为由于故障样本数据采集困难的原因所导致。而在实践过程中经常面对的一个问题是：原始故障数据积累不足，导致直接对目标进行建模时往往产生较大程度的过拟合现象。
传统的故障预警主要为两类，一类是分类问题，即根据设备运行状态数据，对设备是否即将发生故障进行判断，此类故障预警系统往往仅能得到预测结果为“有故障”或“无故障”两类，但对正负样本的数量有着较高要求，且对故障的发生时间并没有预测能力；第二类则是回归问题，根据设备的历史故障发生时间，结合对应故障之前的设备运行状态数据，对设备未来故障的发生时间进行预测，此种方法可以较好地解决第一类方法所不能对设备故障发生时间做出预测的问题，但也对正负样本的数量有着较高要求。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于样本分布的通用故障预警系统，本发明另一目的是提供该通用故障预警系统的预警方法。通过采用智能算法对故障发生时间进行离散化处理，进而把样本转换为适合分类算法的数据，从而输入模型中对模型进行训练，并对设备下一次故障发生时间进行模预测。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：
本发明所述基于样本分布的通用故障预警系统，包括下述模块：
数据清洗模块，用于对故障预警系统数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；
特征工程模块，用于基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获、构造相应统计型特征；
故障时间聚类模块，基于历史故障发生时间的分布，用于对所述历史故障发生时间做离散化处理，从而获得故障发生时间区间段；
分类器模块，用于对所述故障时间聚类模块处理得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据用于分类型的性能评估。
所述故障时间聚类模块，对所述历史故障发生时间数据采用kmeans++算法进行聚类，基于轮廓系数寻找最佳聚类个数，并对历史故障发生时间进行离散化处理，构造故障发生时间分类标签，并构造输入到分类器模块的训练数据。
所述故障时间聚类模块，基于聚类算法对故障发生时间进行划分，选择局部最优的聚类划分中心，根据所述聚类划分中心对故障发生时间做离散化处理，将其划分为若干类。
所述分类器模块，采用GBDT分类器模块对数据进行训练，基于gain系数对输入特征进行筛选，以降低特征冗余性、减小模型的过拟合特性，使模型在新数据集上的预测结果保持健壮性。
所述分类器模块，采用基于训练样本类型分布比例的K折验证算法以及基于网格搜索的模型超参数选择算法对分类器进行训练，采用GBDT完成特征选择及模型训练。
所述分类器模块，对切分后的所述训练数据，取所述后20%的数据采用加权F1-score进行分类型的性能评估。
本发明所述通用故障预警系统的预警方法，包括下述步骤：
步骤1，建立训练样本数据库；所述训练样本数据库包含待预警设备的历史故障数据，包括：故障码类型（故障码1、故障码2、...、故障码7）、故障发生时间、设备运行参数、设备状态参数、设备编号、设备类型（A2000、A2000Plus）、设备地理信息、设备安装时间；
步骤2，通过所述数据清洗模块，对训练样本数据库中的训练样本数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；
步骤3，对经过数据清洗模块处理后的数据，通过特征工程模块进行基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获和构造相应统计型特征；
步骤4，经所述特征工程模块处理后的数据，通过所述故障时间聚类模块，进行基于聚类算法对对所述历史故障发生时间数据采用kmeans++算法进行聚类，基于轮廓系数寻找最佳聚类个数，选择局部最优的聚类划分中心，根据所述聚类划分中心对历史故障发生时间做离散化处理，构造故障发生时间分类标签，并构造输入到分类器模块的训练数据；
步骤5，经故障时间聚类模块处理后的数据，通过所述分类器模块进行处理，对处理后得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据用于分类型的性能评估。
步骤5中，采用GBDT分类器模块对数据进行训练，基于gain系数对输入特征进行筛选，以降低特征冗余性、减小模型的过拟合特性，使模型在新数据集上的预测结果保持健壮性。
步骤5中，分类器模块，采用基于训练样本类型分布比例的K折验证算法，以及基于网格搜索的模型超参数选择算法对分类器进行训练，采用GBDT完成特征选择及模型训练。
步骤5中，所述分类器模块，对切分后的所述训练数据，取所述后20%的数据采用加权F1-score进行分类型的性能评估。
本发明方法在小数据集以及较大数据集上均取得了较好的故障预测分类效果，并且在历史故障数据积累有限的情况下，能够有效的开展设备故障预警预测工作 。
附图说明
图1是本发明所述通用故障预警系统的结构框图。
图2是本发明所述通用故障预警系统的预警方法流程框图。
具体实施方式
面结合附图对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。
如图1所示，本发明所述基于样本分布的通用故障预警系统，包括下述模块：
数据清洗模块，用于对故障预警系统数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；
特征工程模块，用于基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获、构造相应统计型特征；
故障时间聚类模块，基于聚类算法对历史故障发生时间数据采用kmeans++算法进行聚类，基于轮廓系数寻找最佳聚类个数，并对历史故障发生时间进行离散化处理，构造故障发生时间分类标签，并构造输入到分类器模块的训练数据。
分类器模块，用于对所述故障时间聚类模块处理得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据采用加权F1-score进行分类型的性能评估。采用GBDT分类器模块对数据进行训练，基于gain系数对输入特征进行筛选，以降低特征冗余性、减小模型的过拟合特性，使模型在新数据集上的预测结果保持健壮性。采用基于训练样本类型分布比例的K折验证算法以及基于网格搜索的模型超参数选择算法对分类器进行训练，采用GBDT完成特征选择及模型训练。
如图2所示，本发明所述通用故障预警系统的预警方法，包括下述步骤：
步骤1，建立训练样本数据库；所述训练样本数据库包含待预警设备的历史故障数据，包括：故障码类型（故障码1、故障码2、...、故障码7）、故障发生时间、设备运行参数、设备状态参数、设备编号、设备类型（A2000、A2000Plus）、设备地理信息、设备安装时间等；
步骤2，通过所述数据清洗模块，对训练样本数据库中的训练样本数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；
步骤3，对经过数据清洗模块处理后的数据，通过特征工程模块进行基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获和构造相应统计型特征；
步骤4，经所述特征工程模块处理后的数据，通过所述故障时间聚类模块，进行基于聚类算法对对所述历史故障发生时间数据采用kmeans++算法进行聚类，基于轮廓系数寻找最佳聚类个数，选择局部最优的聚类划分中心，根据所述聚类划分中心对历史故障发生时间做离散化处理，构造故障发生时间分类标签，并构造输入到分类器模块的训练数据；
步骤5，经故障时间聚类模块处理后的数据，通过所述分类器模块进行处理，对处理后得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据用于分类型的性能评估。
步骤5中，采用GBDT分类器模块对数据进行训练，基于gain系数对输入特征进行筛选，以降低特征冗余性、减小模型的过拟合特性，使模型在新数据集上的预测结果保持健壮性。
步骤5中，分类器模块，采用基于训练样本类型分布比例的K折验证算法，以及基于网格搜索的模型超参数选择算法对分类器进行训练，采用GBDT完成特征选择及模型训练。
步骤5中，所述分类器模块，对切分后的所述训练数据，取所述后20%的数据采用加权F1-score进行分类型的性能评估。
本发明应用于不同设备、不同样本数量上的故障预警模型性能见表1。
表1
表1中，设备1、设备２分别为A2000、A2000Plus。
表1为本发明算法对不同设备类型及故障码组合下的故障发生时间在训练集及验证集上的性能评估。由于每个组合都有多个分类项，故对每一分类项，采用加权F1得分评估；对每一组合，评估指标采用加权F1得分评估（得分范围从0~1，越大越好，0.6~0.9即为符合要求）。
从表1中的“训练样本F1_Score”和“测试样本F1_Score”观察，每种组合在训练集上的加权F1得分分别为：0.67,0.86,0.86,0.97,0.76,1.0,0.75，在测试集上的加权F1得分分别为：0.63,0.76,0.83,0.65,0.63,0.79,0.62 。
可以看到，本发明无论在训练样本还是测试样本上的分类得分均达到要求。

Claims (6)

1.一种基于样本分布的通用故障预警系统，其特征在于：包括下述模块：
数据清洗模块，用于对故障预警系统数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；
特征工程模块，用于基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获、构造相应统计型特征；
故障时间聚类模块，基于历史故障发生时间的分布，用于对所述历史故障发生时间做离散化处理，从而获得故障发生时间区间段；
分类器模块，用于对所述故障时间聚类模块处理得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据用于分类型的性能评估；
所述故障时间聚类模块，对所述历史故障发生时间数据采用kmeans++算法进行聚类，基于轮廓系数寻找最佳聚类个数，并对历史故障发生时间进行离散化处理，构造故障发生时间分类标签，并构造输入到分类器模块的训练数据；
所述故障时间聚类模块，基于聚类算法对故障发生时间进行划分，选择局部最优的聚类划分中心，根据所述聚类划分中心对故障发生时间做离散化处理，将其划分为若干类；
所述分类器模块，采用GBDT分类器模块对数据进行训练，基于gain系数对输入特征进行筛选，以降低特征冗余性、减小模型的过拟合特性，使模型在新数据集上的预测结果保持健壮性；
所述分类器模块，采用基于训练样本类型分布比例的K折验证算法以及基于网格搜索的模型超参数选择算法对分类器进行训练，采用GBDT完成特征选择及模型训练。
2.根据权利要求1所述基于样本分布的通用故障预警系统，其特征在于：所述分类器模块，对切分后的所述训练数据，取所述后20%的数据采用加权F1-score进行分类型的性能评估。
3.一种如权利要求1所述通用故障预警系统的预警方法，其特征在于：包括下述步骤：
步骤1，建立训练样本数据库；所述训练样本数据库包含待预警设备的历史故障数据，包括：故障码类型、故障发生时间、设备运行参数、设备状态参数、设备编号、设备类型、设备地理信息、设备安装时间；
步骤2，通过所述数据清洗模块，对训练样本数据库中的训练样本数据进行缺失填补、丢弃、平滑处理、最大最小归一化、剔除冗余样本数据、移除低方差特征、移除低皮尔逊相关系数特征；
步骤3，对经过数据清洗模块处理后的数据，通过特征工程模块进行基于滑窗法构造故障时间一阶差分特征、基于箱线图算法对传感器异常值数据进行捕获和构造相应统计型特征；
步骤4，经所述特征工程模块处理后的数据，通过所述故障时间聚类模块，进行基于聚类算法对对所述历史故障发生时间数据采用kmeans++算法进行聚类，基于轮廓系数寻找最佳聚类个数，选择局部最优的聚类划分中心，根据所述聚类划分中心对历史故障发生时间做离散化处理，构造故障发生时间分类标签，并构造输入到分类器模块的训练数据；
步骤5，经故障时间聚类模块处理后的数据，通过所述分类器模块进行处理，对处理后得到的训练数据进行切分，取前80%的数据用于分类器的训练，取后20%的数据用于分类型的性能评估。
4.根据权利要求3所述通用故障预警系统的预警方法，其特征在于：步骤5中，采用GBDT分类器模块对数据进行训练，基于gain系数对输入特征进行筛选，以降低特征冗余性、减小模型的过拟合特性，使模型在新数据集上的预测结果保持健壮性。
5.根据权利要求3所述通用故障预警系统的预警方法，其特征在于：步骤5中，分类器模块，采用基于训练样本类型分布比例的K折验证算法，以及基于网格搜索的模型超参数选择算法对分类器进行训练，采用GBDT完成特征选择及模型训练。
6.根据权利要求3所述通用故障预警系统的预警方法，其特征在于：步骤5中，所述分类器模块，对切分后的所述训练数据，取所述后20%的数据采用加权F1-score进行分类型的性能评估。
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