CN111695598B - 一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法 - Google Patents

一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，适用于结构健康监测系统长期实测数据的异常诊断。通过选择合适的基本时距，将记录的数据分成若干子段。采用格拉姆角场将各子段的监测时间序列数据转换成灰度图像，据此对生成对抗网络(GANs)和自编码器(AE)两个非监督深度人工神经网络进行训练，并根据测试数据集的预测误差验证所得网络的训练效果。然后，根据训练集和测试集样本选择适用于数据异常诊断的最优指标，结合累积求和函数判别实测数据所处状态。该方法可实现异常监测数据的快速、准确诊断，可为结构状态诊断及异常预警提供有效数据支撑。

Description

一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法
技术领域
本发明涉及一种数据异常诊断方法，尤其是结构健康监测系统长期监测数据的异常诊断，属于数据异常诊断技术领域。
背景技术
结构健康监测系统(SHMS)包含众多的传感器，用于监测加速度、速度、位移和应变等结构响应以及温度、风速、湿度等环境因素，长期监测数据可为结构损伤识别和状态评估提供参考。在开展损伤识别、状态评估之前，必须确保监测数据的准确性，否则将导致错误的评估结果。然而，传感器大多处在恶劣的环境中，传感器难以避免出现故障，因此异常数据的诊断和剔除是健康监测领域需要面对和解决的关键问题之一，是实现自动预警和状态评估的重要前提。
SHMS记录海量的监测数据，难以采用人工方式逐一观察和剔除异常数据。随着深度学习技术的快速发展，一些深度人工神经网络已被应用于监测数据的异常诊断中。目前大多数方法均基于有监督机器学习方法，当训练数据集的数量足够且平衡时，训练后的网络能对异常数据进行有效地诊断与分类。但是，有监督机器学习方法应用于数据异常诊断仍面临两个困难：(1)训练数据集的非均衡性即不同类别数据模式的规模大小不相等；和(2)数据异常模式的不完全性即难以得到一个包含所有异常模式的训练集。然而，训练集的平衡性对提高分类器异常诊断的准确性至关重要。此外，监测数据的异常模式往往随着大跨度桥梁运营条件的变化而变化，数据异常模式丰富且多样，训练数据集难以包含所有可能的异常模式，使得有监督学习方法无法准确诊断出新的异常模式。
主成分分析等非监督机器学习方法可对训练样本的分布特征进行学习，从而根据当前样本与训练样本的差异进行数据异常诊断。非监督学习方法可以有效规避上述有监督学习方法的弊端，但是对海量复杂信息的处理能力仍有待提高。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法。该方法采用格拉姆角场将监测时间序列数据转换成灰度图像，据此对生成对抗网络(GANs)和自编码器(AE)两个非监督深度人工神经网络进行训练，并根据测试数据集的预测误差验证所得网络的训练效果。根据训练集和测试集样本得出数据异常诊断的最优指标，进而结合累积求和函数判别监测数据是否异常。本方法可在无数据标签的情况下对样本数据进行学习，从而简化训练数据集的学习方式，有效提升数据异常诊断的效率。
为实现上述目的，本发明一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：训练数据准备阶段，步骤2：网络训练阶段，步骤3：数据异常诊断阶段。
步骤1：训练数据准备阶段，该阶段包括两步：
步骤1-1：根据分析目的确定所需数据的最低采样频率，对待检测的结构健康监测系统(SHMS)记录的数据进行重采样操作，对原始数据进行降采样并不会丢失原始数据所包含的固有结构信息；
步骤1-2：设定基本时距，将实测数据分成若干子段，依据式(3)对各子段数据进行归一化操作，将其归一化至区间[-1,1]，然后，将各子段的数据集转换为格拉姆角场(GAF)图像。
Figure BDA0002486872910000021
步骤2：神经网络训练阶段，采用训练数据准备阶段收集的GAF样本数据，先后对GANs和AE进行训练。该阶段包括三步：
步骤2-1：.基于训练阶段得到的GAF图像，训练生成对抗网络(GANs)，所获得网络中生成器G的生成分布近似于训练样本图像的分布；
步骤2-2：基于正态分布函数生成随机向量，生成的GAF图像与正常样本的GAF图像相似度较高，两相似图像经Encoder压缩后得到的隐空间向量间的欧式距离也较小。
步骤2-3：提取GANs中的G，将G作为解码器(Decoder)嵌入到自编码器(AE)中，并采用训练阶段得到的GAF图像训练AE。在训练过程中，生成器G的权值系数是固定的，那么训练后得到的Encoder可以成功地将高维GAF图像映射为低维隐空间向量。
步骤3：数据异常诊断阶段，该阶段包括三步：
步骤3-1：基于训练完成的GANs和AE，提取GANs中的G以及AE中的Encoder；
步骤3-2：将基本时距内的监测数据从时间序列转换成GAF图像，初始图像记为GAF0，将其输入Encoder，输出隐空间向量z1，将z1输入生成器G，输出重构图像GAF1，然后，以重构图像GAF1为输入，利用Encoder得到新的隐空间向量z2，并计算重构图像的隐空间损失Zloss＝||z2-z1||2，隐空间向量的变化可以表征GAF图像的特征差异，因而探测到的隐空间向量损失可作为数据异常诊断的指标。
步骤3-3：以探测到的隐空间向量损失Zloss作为数据异常诊断的指标，CUSUM质量控制图可以检测过程均值的微小增量变化，可用于检测隐空间向量损失的变化，从而诊断出监测数据的异常。采用累积求和函数(CUSUM)检测隐空间向量损失的变化，根据式(1)和(2)估计当前状态的上、下累积过程和(Ui和Li)，进而，将当前状态的Ui和Li与预先设定的上控制限(UCL)和下控制限(LCL)进行对比，若当前状态值超出上下限值所规定的控制域[LCL，UCL]，当前状态监测数据被诊断为异常。
Figure BDA0002486872910000031
Figure BDA0002486872910000032
CUSUM的控制界限设为CUSUM的控制界限设为误报率和漏检率的和下降到最小值时的对应值xσx，此时误报率和漏检率达到了最优平衡状态。因此LCL和UCL分别为-xσx和xσx，其中σx为训练集中样本Zloss的标准差。若当前测试样本的CUSUM超过UCL，该样本即被诊断为异常。
作为本发明的一种改进，步骤2-2和步骤2-3中，结合两个非监督深度人工神经网络，即生成对抗网络(GANs)和自编码器(AE)，对GAF图像进行压缩和重构。
作为本发明的一种改进，步骤1-2采用格拉姆角场(GAF)将监测时间序列数据转换成灰度图像。
作为本发明的一种改进，步骤3-3中，隐空间向量损失作为数据异常诊断的指标，采用累积求和函数(CUSUM)检测隐空间向量损失的变化，CUSUM的控制界限设为误报率和漏检率之和下降到最小值时的对应值
相对于现有技术，本发明的优点如下：
1)本方法可在无数据标签的情况下对样本数据进行学习，从而简化训练数据集的学习方式，有效提升数据异常诊断的效率；
2)本方法采用的GANs和AE均为非监督深度学习网络，可以较有效地诊断并剔除新增数据异常模式，实现数据异常模式的自动分类；
3)该方案组合GANs和AE两个深度人工神经网络，可以较好地从训练集中学习到正常监测数据的分布模式。
4)该方案采用隐空间向量损失作为指标，训练和测试集中正常样本的累计概率密度基本一致，同时正常与异常样本的累计概率密度的重叠性较小，结合CUSUM可实现异常样本的有效诊断。
5)该方案在AE的训练过程中，生成器G的权值系数是固定的，那么训练后得到的Encoder可以成功地将高维GAF图像映射为低维隐空间向量。
附图说明
图1为训练数据准备阶段流程图；
图2为神经网络训练阶段流程图；
图3为数据异常诊断阶段流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的认识和理解，下面结合附图和实施方式进一步介绍本发明。
实施例1：参见图1-图3，一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：训练数据准备阶段，步骤2：网络训练阶段，步骤3：数据异常诊断阶段。
步骤1：训练数据准备阶段，该阶段包括两步：
步骤1-1：根据分析目的确定所需数据的最低采样频率，对待检测的结构健康监测系统(SHMS)记录的数据进行重采样操作，对原始数据进行降采样并不会丢失原始数据所包含的固有结构信息；
步骤1-2：设定基本时距，将实测数据分成若干子段，依据式(3)对各子段数据进行归一化操作，将其归一化至区间[-1,1]。然后，将各子段的数据集转换为格拉姆角场(GAF)图像。
Figure BDA0002486872910000041
步骤2：神经网络训练阶段，采用训练数据准备阶段收集的GAF样本数据，先后对GANs和AE进行训练。该阶段包括三步：
步骤2-1：.基于训练阶段得到的GAF图像，训练生成对抗网络(GANs)，所获得网络中生成器G的生成分布近似于训练样本图像的分布；
步骤2-2：基于正态分布函数生成随机向量，生成的GAF图像与正常样本的GAF图像相似度较高，两相似图像经Encoder压缩后得到的隐空间向量间的欧式距离也较小。
步骤2-3：提取GANs中的G，将G作为解码器(Decoder)嵌入到自编码器(AE)中，并采用训练阶段得到的GAF图像训练AE。在训练过程中，生成器G的权值系数是固定的，那么训练后得到的Encoder可以成功地将高维GAF图像映射为低维隐空间向量。
步骤3：数据异常诊断阶段，该阶段包括三步：
步骤3-1：基于训练完成的GANs和AE，提取GANs中的G以及AE中的Encoder；
步骤3-2：将基本时距内的监测数据从时间序列转换成GAF图像，初始图像记为GAF0，将其输入Encoder，输出隐空间向量z1，将z1输入生成器G，输出重构图像GAF1，然后，以重构图像GAF1为输入，利用Encoder得到新的隐空间向量z2，并计算重构图像的隐空间损失Zloss＝||z2-z1||2，隐空间向量的变化可以表征GAF图像的特征差异，因而探测到的隐空间向量损失可作为数据异常诊断的指标。
步骤3-3：以探测到的隐空间向量损失Zloss作为数据异常诊断的指标，CUSUM质量控制图可以检测过程均值的微小增量变化，可用于检测隐空间向量损失的变化，从而诊断出监测数据的异常。采用累积求和函数(CUSUM)检测隐空间向量损失的变化，根据式(1)和(2)估计当前状态的上、下累积过程和(Ui和Li)，进而，将当前状态的Ui和Li与预先设定的上控制限(UCL)和下控制限(LCL)进行对比，若当前状态值超出上下限值所规定的控制域[LCL，UCL]，当前状态监测数据被诊断为异常。
Figure BDA0002486872910000051
Figure BDA0002486872910000052
CUSUM的控制界限设为CUSUM的控制界限设为误报率和漏检率的和下降到最小值时的对应值xσx，此时误报率和漏检率达到了最优平衡状态。因此LCL和UCL分别为-xσx和xσx，其中σx为训练集中样本Zloss的标准差。若当前测试样本的CUSUM超过UCL，该样本即被诊断为异常；本方法采用格拉姆角场(GAF)将监测时间序列数据转换成灰度图像，然后结合两个非监督深度人工神经网络，即生成对抗网络(GANs)和自编码器(AE)，对GAF图像进行压缩和重构，在此基础上结合累积求和(CUSUM)函数发展了一种面向长期监测数据的异常诊断方法。该方法可实现异常监测数据的快速、准确诊断，可为结构状态诊断及异常预警提供有效数据支撑。
应用实施例：参见图1-图3，以某SHMS记录的20Hz结构响应数据为例，对本发明的方法的实施过程作详细说明：
如图1所示，为本发明的数据训练准备阶段。以120秒为基本时距，将记录的响应数据分成若干子段。考虑到采用原始采样率的数据计算需求比较高，因此将数据降低采样频率，对原始数据进行降采样并不会丢失原始数据所包含的固有结构信息。对每个子段进行归一化之后，将每一个基本时距内的时间序列数据转换成一张GAF图像(例如图像大小为120×120像素)。
如图2所示，为本发明的神经网络训练阶段。将训练准备阶段的形成的每个时间序列的GAF图像用来训练选取的对抗网络(GANs)。基于正态分布函数生成随机向量，并与训练好的对抗网络(GANs)生成器G结合，生成与正常样本的GAF图像相似度较高的最新GAF图像。同时将GANs中的生成器(G)提取作为解码器(Decoder)嵌入到自编码器(AE)中，并采用训练阶段得到的最新GAF图像对神经网络AE训练。
在前两个阶段完成的基础上，进入数据异常诊断阶段，如图3所示。将第一阶段通过时间序列数据转换的GAF图像记为初始图像GAF0，将其输入Encoder，输出隐空间向量z1。将z1输入对抗网络(GANs)的生成器G，输出重构图像GAF1。将重构图像GAF1输入Encoder，得到新的隐空间向量z2。通过计算重构图像的隐空间损失Zloss＝||z2-z1||2的数值，即欧式空间距离来衡量数据异常。由于隐空间损失Zloss计算较为复杂，通过引入CUSUM质量控制图来检测隐空间向量损失的变化，从而诊断出监测数据的异常。
根据式(1)和(2)计算出累积求和函数(CUSUM)当前状态的上、下累积过程和(Ui和Li)，将当前状态的Ui和Li与预先设定的上控制限(UCL)和下控制限(LCL)进行对比，若当前状态值超出上下限值所规定的控制域[LCL，UCL]，当前状态监测数据被诊断为异常。反之，若当前状态的Ui和Li并未超过控制域[LCL，UCL]，当前状态监测数据被诊断为正确。
上面介绍了一个监测数据样本的数据异常诊断过程，当判断结束后，转为下一个监测数据样本的数据异常诊断。
本实施方案中需要注意以下几个方面：
一、当原始数据的采样频率比较高时，采用重采样方法降低实测信号的采样频率，提高计算效率。
二、当后期分析对原始数据的采样频率需求比较高时，可以适当缩短基本时距，避免转换之后的GAF图像过大，以提升计算效率。
三、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)应根据SHMS所处的工作状态选择合适的阈值。
以上所述尽是本发明的优选实施方式，应指出：对于该技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下依旧可以做出若干改进，这些改进亦应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：训练数据准备阶段，
步骤2：网络训练阶段，
步骤3：数据异常诊断阶段；
所述步骤1：训练数据准备阶段，具体如下：
步骤1-1：根据分析目的确定所需数据的最低采样频率，对待检测的结构健康监测系统SHMS记录的数据进行重采样操作；
步骤1-2：设定基本时距，将实测数据分成若干子段，对各子段数据进行归一化操作，然后，将各子段的数据集转换为格拉姆角场GAF图像；
所述步骤2：网络训练阶段，具体如下：
步骤2-1：基于训练阶段得到的GAF图像，训练生成对抗网络GANs；
步骤2-2：基于正态分布函数生成随机向量，利用GANs中的生成器G生成与正常样本的GAF图像相似度较高GAF图像；
步骤2-3：提取GANs中的生成器G，将G作为解码器Decoder嵌入到自编码器AE中，并采用训练阶段得到的GAF图像训练AE；
所述步骤3：数据异常诊断阶段，具体如下：
步骤3-1：基于训练完成的GANs和AE，提取GANs中的G以及AE中的Encoder；
步骤3-2：将基本时距内的监测数据从时间序列转换成GAF图像，初始图像记为GAF0，将其输入Encoder，输出隐空间向量z1，将z1输入生成器G，输出重构图像GAF1，然后，以重构图像GAF1为输入，利用Encoder得到新的隐空间向量z2，并计算重构图像的隐空间损失Zloss＝||z2-z1||2；
步骤3-3：以探测到的隐空间向量损失Zloss作为数据异常诊断的指标，采用累积求和函数CUSUM检测隐空间向量损失的变化，根据式(1)和(2)估计当前状态的上、下累积过程和Ui和Li，进而，将当前状态的Ui和Li与预先设定的上控制限UCL和下控制限LCL进行对比，若当前状态值超出上下限值所规定的控制域[LCL，UCL]，当前状态监测数据被诊断为异常；
Figure FDA0003552545340000021
Figure FDA0003552545340000022
2.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，其特征在于，步骤2-2和步骤2-3中，结合两个非监督深度人工神经网络，即生成对抗网络GANs和自编码器AE，对GAF图像进行压缩和重构。
3.如权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，其特征在于，步骤1-2采用格拉姆角场GAF将监测时间序列数据转换成灰度图像。
4.如权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，其特征在于，步骤3-3中，隐空间向量损失作为数据异常诊断的指标，采用累积求和函数CUSUM检测隐空间向量损失的变化，CUSUM的控制界限设为误报率和漏检率之和下降到最小值时的对应值。
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