CN113837002A - 基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法 - Google Patents

基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，具体为：读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；对正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取。

Description

基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法
技术领域
本发明属于铁路道岔故障判断技术领域，具体涉及一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法。
背景技术
道岔是保证铁路系统安全运营的关键信号设备之一，维护其安全稳定对于保证铁路安全运行具有重要的意义。目前，我国对道岔安全性的监测主要依靠微机监测系统采集相关信息，通过专业人员主观判断监测信号设备运行的健康状态。这种与人工结合的方式不仅有悖于铁路智能化、信息化的发展，而且故障诊断的准确性会受人为因素影响，几乎完全依赖经验，不能准确描述损伤，同时造成了巨大的人力物力损失。类别平衡且数量充足的训练样本是保证人工智能算法具有出色泛化能力的重要前提。
另外，由于道岔异常状态为小概率事件，加上相关信息记录不完善，导致道岔故障样本的数量十分匮乏，并且故障状态和正常状态的样本比例不平衡。因此采用机器学习算法对此类不平衡数据集进行分类过程时会出现训练模型会偏向于多数类、对少数类样本的诊断性能不高、以及对少量样本的故障类别出现较高的误诊率的问题。目前，国内外基于神经网络、贝叶斯学习法、支持向量机等机器学习算法在道岔故障诊断取得了较好的的应用成效。但在铁路道岔系统的运行过程中，故障信号的漏判造成的后果十分严重远远大于正常设备的误判。因此，在道岔数据分布非均衡的基础上有效提升机器学习故障诊断性能这一研究领域受到了极大关注。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，解决了道岔数据不平衡、高故障诊断准确性低的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；
步骤2，对步骤1中的正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；
步骤3，采用步骤2得到的故障数据样本对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；
步骤4，利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；
步骤5，按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取；
步骤6，选用PCA对步骤5得到的训练集和测试集的Harr小波特征、时域统计参量特征的特征向量进行特征选择，确定测试样本的特征向量集和训练样本的特征向量集；
步骤7，计算测试样本的特征向量与每类训练样本的特征向量的加权欧式距离；
步骤8，采用KNN算法确定待分类测试样本的类别。
本发明的技术方案，还具有以下特点：
作为本发明技术方案的进一步改进，在所述步骤1中，采用遗传交叉变异的方法对步骤1中的故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的原始故障样本。
作为本发明技术方案的进一步改进，在所述步骤3中：TimeGan由嵌入网络、恢复网络、序列生成器和序列鉴别器，TimeCan中的数据具有静态特征和时态特征，S、X分别表是静态特征和动态特征的向量空间，嵌入网络和恢复网络实现原始向量空间到潜在向量空间的可逆映射，用HS、HX分别表示S、X对应的潜在向量空间。
作为本发明技术方案的进一步改进，在所述步骤3中，训练好的TimeGan模型具体为：
步骤3.1，TimeGan利用嵌入函数e：S×ΠtX→HS×Πt HX对静态特征和时态特征进行映射，得到它们的潜在特征，潜在特征记为hS，h1：T＝e(s，X1：T)；
步骤3.2，与嵌入函数相反，TimeGan利用恢复函数r：HS×ΠtHS→S×ΠtX将步骤3.1得到的潜在特征恢复为原来的静态特征和时态特征，结果表示为
Figure BDA0003218358540000031
步骤3.3，生成器在从原始数据中选取的数据的静态特征和时态特征上使用生成函数在潜在空间中生成时间序列数据；
步骤3.4，序列鉴别器利用判别函数对步骤3.3生成的时间序列数据鉴别真假；
步骤3.5，TimeGan的优化器根据嵌入网络、恢复网络、序列生成器和序列鉴别器中的损失函数优化模型，得到训练好的TimeGan模型。
作为本发明技术方案的进一步改进，在所述步骤8中，采用KNN算法确定待分类测试样本的类别具体为：首先选取一个K值，将步骤7的结果进行升序排列，再寻找距离测试样本最近K个最优训练样本；之后统计K个样本出现的总权重并降序排列，选取权重最高的故障模式，判断此类别对应的故障个数是否唯一，如果不唯一则设置K＝K+1继续重复分类步骤，直到唯一确定待分类样本的类别。
本发明的有益效果是：本发明的一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，建立TimeGAN的深度学习方法平衡数据集的方法，有效解决了道岔数据中常规数据量大、故障数据量小造成的不平衡问题。该故障诊断方法首先将少量多类别故障样本进行预处理，其次将处理后的多类别故障样本进行改进TimeGAN对抗训练，最后将生成的故障样本添加到原始少量多类别故障样本中输入到KNN诊断模型中进行训练，大大提高分类的准确性，实现了故障的精确分类；基于改进TimeGAN的数据增强方法能够有效地提高模型对于少数类故障样本的识别能力。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明的一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法的整体流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示，本发明的1.一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1，读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；
步骤2，采用遗传交叉变异的方法对步骤1中的正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；
步骤3，采用步骤2得到的故障数据样本对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；
TimeGan由嵌入网络、恢复网络、序列生成器和序列鉴别器，TimeCan中的数据具有静态特征和时态特征，S、X分别表是静态特征和动态特征的向量空间，嵌入网络和恢复网络实现原始向量空间到潜在向量空间的可逆映射，用HS、HX分别表示S、X对应的潜在向量空间。
训练好的TimeGan模型具体为：
步骤3.1，TimeGan利用嵌入函数e：S×Πt X→HS×Πt HX对静态特征和时态特征进行映射，得到它们的潜在特征，潜在特征记为hS，h1：T＝e(s，X1：T)；
步骤3.2，与嵌入函数相反，TimeGan利用恢复函数r：HS×Πt HS→S×ΠtX将步骤3.1得到的潜在特征恢复为原来的静态特征和时态特征，结果表示为
Figure BDA0003218358540000051
步骤3.3，生成器在从原始数据中选取的数据的静态特征和时态特征上使用生成函数在潜在空间中生成时间序列数据；
步骤3.4，序列鉴别器利用判别函数对步骤3.3生成的时间序列数据鉴别真假；
步骤3.5，TimeGan的优化器根据嵌入网络、恢复网络、序列生成器和序列鉴别器中的损失函数优化模型，得到训练好的TimeGan模型；
步骤4，利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；
步骤5，按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取。
步骤6，选用PCA对步骤5得到的训练集和测试集的Harr小波特征、时域统计参量特征的特征向量进行特征选择，确定测试样本的特征向量集和训练样本的特征向量集；
步骤7，计算测试样本的特征向量与每类训练样本的特征向量的加权欧式距离；
步骤8，采用KNN算法确定待分类测试样本的类别，具体来说：采用KNN算法确定待分类测试样本的类别具体为：首先选取一个K值，将步骤7的结果进行升序排列，再寻找距离测试样本最近K个最优训练样本；之后统计K个样本出现的总权重并降序排列，选取权重最高的故障模式，判断此类别对应的故障个数是否唯一，如果不唯一则设置K＝K+1继续重复分类步骤，直到唯一确定待分类样本的类别。
本发明的一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，建立TimeGAN的深度学习方法平衡数据集的方法，有效解决了道岔数据中常规数据量大、故障数据量小造成的不平衡问题。该故障诊断方法首先将少量多类别故障样本进行预处理，其次将处理后的多类别故障样本进行改进TimeGAN对抗训练，最后将生成的故障样本添加到原始少量多类别故障样本中输入到KNN诊断模型中进行训练，大大提高分类的准确性，实现了故障的精确分类；基于改进TimeGAN的数据增强方法能够有效地提高模型对于少数类故障样本的识别能力。
上述说明示出并描述了发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离发明的精神和范围，则都应在发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1，读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；
步骤2，对步骤1中的正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；
步骤3，采用步骤2得到的故障数据样本对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；
步骤4，利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；
步骤5，按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取；
步骤6，选用PCA对步骤5得到的训练集和测试集的Harr小波特征、时域统计参量特征的特征向量进行特征选择，确定测试样本的特征向量集和训练样本的特征向量集；
步骤7，计算测试样本的特征向量与每类训练样本的特征向量的加权欧式距离；
步骤8，采用KNN算法确定待分类测试样本的类别。
2.根据权利要求1所述的基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤1中，采用遗传交叉变异的方法对步骤1中的故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的原始故障样本。
3.根据权利要求2所述的基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤3中：TimeGan由嵌入网络、恢复网络、序列生成器和序列鉴别器，TimeCan中的数据具有静态特征和时态特征，S、X分别表是静态特征和动态特征的向量空间，嵌入网络和恢复网络实现原始向量空间到潜在向量空间的可逆映射，用HS、HX分别表示S、X对应的潜在向量空间。
4.根据权利要求3所述的基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤3中，训练好的TimeGan模型具体为：
步骤3.1，TimeGan利用嵌入函数e：S＝ΠrX→HS×ΠtHX对静态特征和时态特征进行映射，得到它们的潜在特征，潜在特征记为hS,h1：T＝e(s，X1：T)；
步骤3.2，与嵌入函数相反，TimeGan利用恢复函数r：HS×ΠtHS→S×ΠtX将步骤3.1得到的潜在特征恢复为原来的静态特征和时态特征，结果表示为
Figure FDA0003218358530000021
步骤3.3，生成器在从原始数据中选取的数据的静态特征和时态特征上使用生成函数在潜在空间中生成时间序列数据；
步骤3.4，序列鉴别器利用判别函数对步骤3.3生成的时间序列数据鉴别真假；
步骤3.5，TimeGan的优化器根据嵌入网络、恢复网络、序列生成器和序列鉴别器中的损失函数优化模型，得到训练好的TimeGan模型。
5.根据权利要求4所述的基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤8中，采用KNN算法确定待分类测试样本的类别具体为：首先选取一个K值，将步骤7的结果进行升序排列，再寻找距离测试样本最近K个最优训练样本；之后统计K个样本出现的总权重并降序排列，选取权重最高的故障模式，判断此类别对应的故障个数是否唯一，如果不唯一则设置K＝K+1继续重复分类步骤，直到唯一确定待分类样本的类别。
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