CN111460367A - 一种基于s变换/wgan解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及输卤管道检测技术领域，公开了一种基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，包括1)从输卤管道的历史数据集X中选取故障数据集Z；2)通过S变换将步骤1)中故障数据集Z变为时‑频‑模三维的图片；3)将步骤2)中泄漏点图片放到WGAN模型中进行迭代训练，生成新的泄漏点样本z'；4)将步骤3)中泄漏点样本z'加入到原始的历史数据集X，形成新的数据集Y。与现有技术相比，本发明通过S变换能充分的了解到输卤管道某一时刻数据时‑频‑模三维的特征，利用WGAN网络可以解决在采集到的数据集不平衡时训练出有效的输卤管道泄漏判别模型。
Description
技术领域
本发明涉及输卤管道检测技术领域，特别涉及一种基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法。
背景技术
输卤管道随着管道使用的年限增长，管道泄漏的事故不断增多而其泄漏不仅对环境造成严重污染，还会给企业带来巨大的经济损失。因此，对管道进行实时监测，及时的确定故障的发生并精确定位泄漏点具有重要的研究意义。
对于输卤管道系统，大多数时候它是正常运行的，这意味着故障数据远少于正常数据。故障数据和正常数据的不平衡直接导致基于神经网络的方法难以分类。基于S变换/WGAN的检测方法可以解决输卤管道泄漏数据不平衡，保证之后模型预测的准确性。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种输卤管道泄漏检测的智能算法，可以解决在采集到的数据集不平衡时训练出有效的输卤管道泄漏判别模型。
技术方案：本发明提供了一种基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，包括以下步骤：
Step1：从输卤管道的历史数据集X中选取故障数据集Z；
Step2：通过S变换将Step1中故障数据集Z变为时-频-模三维的泄漏点图片；
Step3：将Step2中泄漏点图片放到WGAN模型中进行迭代训练，生成新的泄漏点样本z'；
Step4：将Step3中泄漏点样本z'加入到原始的历史数据集X，形成新的数据集Y。
进一步地，所述Step2中S变换的离散形式如下所示：
其中，N为信号的采样总点数，T为采样周期，X[kT](k＝0,1,2…N-1)为采样后的信号，n为第n个点的序号，m为向左平移的频率点，j为虚数单位。
进一步地，所述Step2中S变换的具体步骤如下：
Step1.1：采集输卤管道内壁的压力信号X[kT]；
Step1.2：对压力信号X[kT]进行快速傅里叶变换，得到
Step1.3：n＝0时，转到Step1.4，执行Step1.4与Step1.5；n不为0时，对于给定的频率点n，计算高斯窗函数的FFT：
Step1.4：根据n＝0的公式计算给定时间点k对应的时间序列的S变换S[kt,0](k＝0,1,2,…,N-1表示时间采样点)；
Step1.5：令k＝k+1，重复Step1.4，直至完成所有点的S变换，并结束S变换；
Step1.6：将Step2.2中的
向左平移m个频率点得到频谱函数
Step1.7：对进行傅里叶变换后的高斯窗函数和平移后的频谱函数进行卷积，得到
再进行反傅里叶变换，即可得到频率点n对应的S变换谱
Step1.8：令n＝n+1，重复Step1.4、Step1.5，直到计算完所有的频率点的S变换。
进一步地，所述WGAN模型主要包括生成器G(z)和判别器D(x)；
生成器G(z)用来学习真实的输卤管道泄漏点信号分布；
判别器D(x)是对生成的信号进行真假判断；
生成器G(z)和判别器D(x)相互博弈，最终达到两个网络的动态平衡，即生成器G(z)生成的泄露点数据接近真实分布，判别器D(x)则识别不出真假信号；在平衡点时，生成器G(z)生成数据，判别器D(x)认为生成器G(z)输出的结果是真实数据的概率为0.5。
进一步地，所述Step3中WGAN模型的目标函数、训练中的损失函数如下：
目标函数：
生成器的损失函数：
判别器的损失函数：
其中，f(x)表示判别器多图像的判别，x～Pr表示输卤管道真实泄漏数据集图像的分布、x～Pg表示生成器生成图像的分布。
进一步地，所述WGAN模型训练步骤包括：
步骤1)固定住生成器G(z)，仅更新判别器D(x)的参数，其步骤包括：
Step2.1：选取真实数据集
输入；
Step2.2：选取随机噪声信号
输入；
Step2.3：根据下述公式，更新判别器的梯度：
其中，θ为判别器的参数，ω为生成器的参数；
Step2.4：采用RMSProp优化算法调节生成器G(z)的参数ω：
Step2.5：将ω限制在(-c,c)之间，即：ω←clip(w,-c,c)，c为一个常数；
Step2.6：判断迭代次数是否达到判别器迭代次数的预设值，若没达到则转到Step2.1继续进行迭代，否则转到步骤2)；
步骤2)固定判别器D(x)，仅更新生成器G(z)的参数，其步骤包括：
Step3.1:选取随机噪声信号
输入；
Step3.2:根据下述公式，更新生成器的梯度：
其中，θ为判别器的参数，ω为生成器的参数；
Step3.3:采用RMSProp优化算法调节判别器的参数θ：
Step3.4:判断迭代次数是否达到生成器迭代次数的预设值，若没达到则转到步骤1)继续进行迭代，否则完成整个训练过程。
有益效果：
1、本发明通过S变换能充分的了解到输卤管道某一时刻数据时-频-模三维的特征。
2、本发明利用WGAN网络可以解决在采集到的数据集不平衡时训练出有效的输卤管道泄漏判别模型。
附图说明
图1为本发明S变换的流程图；
图2为本发明WGAN模型的框图；
图3为本发明WGAN的训练流程图；
图4为本发明S变换后真实的泄露数据图片；
图5为本发明WGAN生成器生成的图片。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的介绍。
本发明涉及输卤管道检测技术，主要是为了解决故障数据和正常数据的不平衡直接导致基于神经网络的方法难以分类的问题。本发明公开了一种基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，主要包括以下步骤：
第一步：从输卤管道的历史数据集X中选取故障数据集Z。
第二步：通过S变换将输卤管道泄漏点的故障数据(故障数据集Z)变为时-频-模三维的图片。
输卤管道泄漏检测的智能检测终端采集的是离散信号，因此采用S变换的离散形式。设信号的采样总点数为N，采用周期为T，采样后的信号为X[kT](k＝0,1,2…N-1)。S的离散形式如下所示：
其中，N为信号的采样总点数，T为采用周期，X[kT](k＝0,1,2…N-1)为采样后的信号，n为第n个点的序号，m为向左平移的频率点，j为虚数单位。
第二步中S变换的具体步骤如下：
Step1.1：采集数据管道内壁的压力信号X[kT]。
Step1.2：对压力信号X[kT]进行快速傅里叶变换，得到
Step1.3：n＝0时，转到Step1.4，执行Step1.4与Step1.5；当n不为0时，对于给定的频率点n,计算高斯窗函数的FFT：
Step1.4：根据n＝0的公式计算给定时间点k对应的时间序列的S变换S[kt,0](k＝0,1,2,…,N-1表示时间采样点)。
Step1.5：令k＝k+1，重复步骤7，直至完成所有点的S变换，结束S变换。
Step1.6：将Step1.2中的
向左平移m个频率点得到
Step1.7：对进行傅里叶变换后的高斯窗函数和平移后的频谱函数进行卷积，得到
再进行反傅里叶变换，即可得到频率点n对应的S变换谱
Step1.8：令n＝n+1，重复Step1.4，Step1.5，直到计算完所有的频率点的S变换。
第三步：将S变换后的泄漏点图片放到WGAN模型中进行迭代训练，生成新的泄漏点样本z'。
WGAN模型主要包括两个部分：生成器G(z)和判别器D(x)。
生成器G(z)用来学习真实的输卤管道泄漏点信号分布，从而让自身生成的泄漏点的数据更加真实。
判别器D(x)则是需要对生成的信号进行真假判断。
在整个过程中，生成器G(z)和判别器D(x)相互博弈，最终达到两个网络的动态平衡，即生成器G(z)生成的泄露点数据接近真实分布，判别器D(x)则识别不出真假信号。在平衡点时，生成器G(z)生成数据，判别器D(x)认为生成器G(z)输出的结果是真实数据的概率为0.5。
WGAN的目标函数、训练中的损失函数如下：
目标函数：
生成器的损失函数：
判别器的损失函数：
其中，f(x)表示判别器多图像的判别，x～Pr表示输卤管道真实泄漏数据集图像的分布、x～Pg表示生成器生成图像的分布。
设定WGAN模型的生成器G(z)从随机噪声信号中接受一个100维的向量作为输入向量，生成的图像作为判别器D(x)的一个输入。判别器D(x)以真实泄漏图像作为另一个输入并返回“1”代表真实泄漏图像概率的标量。WGAN采用RMSProp优化算法调节生成器和判别器网络的参数θ和参数ω。
所以，WGAN网络的训练流程图如图3所示，包括以下步骤：
1)固定住生成器G(z)，仅更新判别器D(x)的参数。
Step1.1：选取输卤管道泄漏的真实数据集
作为输入；
Step1.2：选取随机噪声信号
作为输入；
Step1.3：根据下述公式，更新判别器的梯度：
其中，θ为判别器的参数，ω为生成器的参数；
Step1.4：采用RMSProp优化算法调节生成器的参数ω：
Step1.5：将ω限制在(-c,c)之间，即：ω←clip(w,-c,c)，其中c为一个常数。
Step1.6：判断迭代次数是否达到判别器迭代次数的预设值，若没达到则转到Step1.1继续进行迭代，否则转到步骤2)。
2)固定判别器D(x)，仅更新生成器G(z)的参数；
Step2.1:选取随机噪声信号
输入；
Step2.2:根据下述公式，更新生成器的梯度：
其中，θ为判别器的参数，ω为生成器的参数；
Step2.3：采用RMSProp优化算法调节判别器的参数θ：
Step2.4：判断迭代次数是否达到生成器迭代次数的预设值，若没达到则转到步骤1)继续进行迭代，否则完成整个训练过程。
第四步：将新生成的样本z'加入到所述原始的历史数据集X，形成新的数据集Y，解决数据不平衡问题。
相关数据如下：
图4为S变换后的真实泄露图片，图5是WGAN生成器生成的图片。对比可知，WGAN生成器可以很好的学习输卤管道真实的泄漏数据集。所以将生成的图片加入到输卤管道原来的数据集中，可以很好的解决输卤管道数据不平衡的问题。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，其特征在于，包括以下步骤：
Step1：从输卤管道的历史数据集X中选取故障数据集Z；
Step2：通过S变换将Step1中故障数据集Z变为时-频-模三维的泄漏点图片；
Step3：将Step2中泄漏点图片放到WGAN模型中进行迭代训练，生成新的泄漏点样本z'；
Step4：将Step3中泄漏点样本z'加入到原始的历史数据集X，形成新的数据集Y。
2.根据权利要求1所述的基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，其特征在于，所述Step2中S变换的离散形式如下所示：
其中，N为信号的采样总点数，T为采样周期，X[kT](k＝0,1,2…N-1)为采样后的信号，n为第n个点的序号，m为向左平移的频率点，j为虚数单位。
3.根据权利要求2所述的基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，其特征在于，所述Step2中S变换的具体步骤如下：
Step1.1：采集输卤管道内壁的压力信号X[kT]；
Step1.2：对压力信号X[kT]进行快速傅里叶变换，得到
Step1.3：n＝0时，转到Step1.4，执行Step1.4与Step1.5；n不为0时，对于给定的频率点n，计算高斯窗函数的FFT：
Step1.4：根据n＝0的公式计算给定时间点k对应的时间序列的S变换S[kt,0](k＝0,1,2,…,N-1表示时间采样点)；
Step1.5：令k＝k+1，重复Step1.4，直至完成所有点的S变换，并结束S变换；
Step1.6：将Step1.2中的
向左平移m个频率点得到频谱函数
Step1.7：对进行傅里叶变换后的高斯窗函数和平移后的频谱函数进行卷积，得到
再进行反傅里叶变换，即可得到频率点n对应的S变换谱
Step 1.8：令n＝n+1，重复Step1.6、Step1.7，直到计算完所有的频率点的S变换。
4.根据权利要求1所述的基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，其特征在于，所述WGAN模型主要包括生成器G(z)和判别器D(x)；
生成器G(z)用来学习真实的输卤管道泄漏点信号分布；
判别器D(x)是对生成的信号进行真假判断；
生成器G(z)和判别器D(x)相互博弈，最终达到两个网络的动态平衡，即生成器G(z)生成的泄露点数据接近真实分布，判别器D(x)则识别不出真假信号；在平衡点时，生成器G(z)生成数据，判别器D(x)认为生成器G(z)输出的结果是真实数据的概率为0.5。
5.根据权利要求4所述的基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，其特征在于，所述Step3中WGAN模型的目标函数、训练中的损失函数如下：
目标函数：
生成器的损失函数：
判别器的损失函数：
其中，f(x)表示判别器多图像的判别，x～Pr表示输卤管道真实泄漏数据集图像的分布、x～Pg表示生成器生成图像的分布。
6.根据权利要求5所述的基于S变换/WGAN解决输卤管道泄漏数据不平衡的算法，其特征在于，所述WGAN模型训练步骤包括：
步骤1)固定住生成器G(z)，仅更新判别器D(x)的参数，其步骤包括：
Step2.1：选取真实数据集
输入；
Step2.2：选取随机噪声信号
输入；
Step2.3：根据下述公式，更新判别器的梯度：
其中，θ为判别器的参数，ω为生成器的参数；
Step2.4：采用RMSProp优化算法调节生成器G(z)的参数ω：
Step2.5：将ω限制在(-c,c)之间，即：ω←clip(w,-c,c)，c为一个常数；
Step2.6：判断迭代次数是否达到判别器迭代次数的预设值，若没达到则转到Step2.1继续进行迭代，否则转到步骤2)；
步骤2)固定判别器D(x)，仅更新生成器G(z)的参数，其步骤包括：
Step3.1:选取随机噪声信号
输入；
Step3.2:根据下述公式，更新生成器的梯度：
其中，θ为判别器的参数，ω为生成器的参数；
Step3.3:采用RMSProp优化算法调节判别器的参数θ：
Step3.4:判断迭代次数是否达到生成器迭代次数的预设值，若没达到则转到步骤1)继续进行迭代，否则完成整个训练过程。
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Legal Events
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| GR01 | Patent grant | ||
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Application publication date: 20200728 Assignee: Shanghai Yanqiao Information Technology Co.,Ltd. Assignor: HUAIYIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY Contract record no.: X2023980043538 Denomination of invention: An Algorithm Based on S-Transform/WGAN to Solve the Imbalance of Leakage Data in Halogen Pipeline Granted publication date: 20230530 License type: Common License Record date: 20231016 |