CN114648133A - 一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，包括：采集与发动机缸温相关的特征数据，进行数据清洗，得到清洗后的数据集；基于清洗后的数据集中的自变量特征，增加时间滞后值和滚动窗口统计值作为新的特征值，并将两部分特征数据合并为一个数据集；将数据集按比例分为训练集和测试集，构建梯度提升树算法，进行训练和测试，通过调整算法参数，使算法预测的绝对误差小于设定值；将训练好的梯度提升树算法实际应用，如实时值滚动窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值，则发起预警。本发明根据相关参数预测出实时缸温与实际缸温进行对比，提前发现缸温异常，减少设备维修成本。

Description

一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法

技术领域

本发明属于矿用卡车维护技术领域，具体涉及一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法。

背景技术

矿用卡车维护成本高昂，尤其发动机系统是卡车的心脏，出现问题会直接导致卡车瘫痪，而通常靠人工发现问题时已经为时已晚，目前人工智能在矿用卡车发动机故障预警方面应用较少。

发明内容

矿用卡车发动机发生故障时，通常会体现在缸温上，本发明的目的在于提供一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，该方法根据相关参数预测出实时缸温与实际缸温进行对比，提前发现缸温异常，减少设备维修成本。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，包括以下步骤：

步骤一：采集与发动机缸温相关的特征数据，进行数据清洗，得到清洗后的数据集；

步骤二：基于清洗后的数据集中的自变量特征，增加时间滞后值和滚动窗口统计值作为新的特征值，并将两部分特征数据合并为一个数据集；

步骤三：将步骤二得到的数据集按比例分为训练集和测试集，构建梯度提升树算法，进行训练和测试，通过调整算法参数，使算法预测的绝对误差小于设定值；

步骤四；将步骤三训练好的梯度提升树算法实际应用，如实时值滚动窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值，则发起预警。

本发明进一步的改进在于，步骤1)的实现方法如下：

首先构建数据集，需要的测点如表1所示：

表1.测点数据

采样频率为p，用箱型图对特征值逐个进行统计分析。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中，还包括确定每个特征值的最大最小范围，超出范围的认定为异常值，若缺失值和异常值的数量较少，用前后数据的平均值替代或删除。

本发明进一步的改进在于，步骤2)的实现方法如下：

a)增加时间滞后变量，分别对自变量x1—x9做时间滞后处理，设置不同的滞后间隔t₁,t₂,t₃,t₄对应的新变量的时间间隔为-t₁p，-t₂p，-t₃p，-t₄p，如环境温度为x1_t＝f(x,t)，滞后间隔为-1时，x1_t-1＝f(x,t-1)，其余变量也做类似处理；

b)增加滚动窗口统计值，分别对自变量x1—x9增加滚动窗口统计值，即滚动标准差，滚动梯度，滚动均值，滚动最大值和滚动最小值，窗口大小设置为5，如此时环境温度的滚动标准差为

此时环境温度的滚动梯度为

此时环境温度的滚动均值为

此时环境温度的滚动最大值为 x1_{t_max}＝max(x_t,x_t-1,x_t-2,x_t-3,x_t-4)，此时环境温度的滚动最小值为 x_{t_min}＝min(x_t,x_t-1,x_t-2,x_t-3,x_t-4)，其余变量也做类似处理。

本发明进一步的改进在于，步骤3)的实现方法如下：

将步骤1和步骤2得到的数据合并为一个数据集，并按照7：3的比例划分为训练集和测试集，基于梯度提升树滚动预测算法对因变量x10进行预测，选用平均绝对误差MAE作为评估预测好坏的指标，

当 MAE(X_m)<ε时，认为模型符合要求，其中m为样本总数，y_i为第i条数据对应的发动机实际缸温，f(x_i)为第i条数据对应的发动机预测缸温。

本发明进一步的改进在于，步骤4)的实现方法如下：

将实时值的滚动窗口大小设为n，当窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值ξ时，发起发动机缸温预警。

本发明至少具有如下有益的技术效果：

本发明旨在利用梯度提升树算法结合人为筛选出的特征参数以及其滚动特征值和统计特征值来对发动机缸温进行滚动预测，通过比较预测值和实际值的插值以及对相关特征的统计分析提前发现发动机异常

由于缸温带有滞后效应，即缸温会受到自身及其它解释变量过去值的影响。所以需要对变量做时间滞后处理，此外为增加预测精度，从原始数据中挖掘更多的信息，还增加了滚动窗口统计变量如滚动方差、滚动梯度、滚动平均值、滚动最大值、滚动最小值。

附图说明

图1为本发明一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法的流程图。

图2为本发明缸温预测误差统计的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1所示，本发明提供的一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，包括以下步骤：

步骤一：采集与发动机缸温相关的特征数据，进行数据清洗，得到清洗后的数据集。步骤二：基于清洗后的数据集中的自变量特征，增加时间滞后值和滚动窗口统计值作为新的特征值，并将两部分特征数据合并为一个数据集。步骤三：将步骤二得到的数据集按比例分为训练集和测试集，构建梯度提升树算法，进行训练和测试，通过调整算法参数，使算法预测的平均绝对误差小于设定值。步骤四；将步骤三训练好的梯度提升树算法实际应用，设置实时值滚动窗口大小，如实时值窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值，则发起预警。

1.首先构建数据集，需要的测点如表1所示，采样频率为p。用箱型图对特征值逐个进行统计分析，确定每个特征值的最大最小范围，超出范围的可认定为异常值，若缺失值和异常值的数量较少，可用前后数据的平均值替代或删除。

表1.测点数据

序号	名称	符号	单位	备注
					1	环境温度	x1	℃	自变量
2	环境压力	x2	Pa	自变量
					3	风速	x3	m/s	自变量
4	车速	x4	m/s	自变量
					5	马力	x5	W	自变量
6	发动机转速	x6	r/min	自变量
					7	加速踏板百分比	x7	％	自变量
8	制动踏板百分比	x8	％	自变量
					9	k#缸温	x9	℃	自变量
10	k+1#缸温	x10	℃	因变量

2.增加新变量

2.1.增加时间滞后变量，分别对自变量x1—x9做时间滞后处理，设置不同的滞后间隔t₁,t₂,t₃,t₄对应的新变量的时间间隔为-t₁p，-t₂p，-t₃p，-t₄p。如环境温度为x1_t＝f(x,t)，滞后间隔为-1时，x1_t-1＝f(x,t-1)，其余变量也做类似处理。

2.2.增加滚动窗口统计值，分别对自变量x1—x9增加滚动窗口统计值，即滚动标准差，滚动梯度，滚动均值，滚动最大值和滚动最小值，窗口大小设置为 5。如此时环境温度的滚动标准差为

此时环境温度的滚动梯度为

此时环境温度的滚动均值为

此时环境温度的滚动最大值为 x1_{t_max}＝max(x_t,x_t-1,x_t-2,x_t-3,x_t-4)，此时环境温度的滚动最小值为 x_{t_min}＝min(x_t,x_t-1,x_t-2,x_t-3,x_t-4)，其余变量也做类似处理。

3.将步骤1和步骤2得到的数据合并为一个数据集，并按照7：3的比例划分为训练集和测试集。基于梯度提升树算法对因变量x10进行预测。选用平均绝对误差MAE作为评估预测好坏的指标，

当 MAE(X_m)<ε时，认为模型符合要求。其中m为样本总数，y_i为第i条数据对应的发动机实际缸温，f(x_i)为第i条数据对应的发动机预测缸温。

4.将实时值的滚动窗口大小设为n，当滚动窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值ξ时，发起发动机缸温预警。

实例如下：

本次实验以矿用卡车发动机的缸温预警为例，按表1中的测点采样，采样频率为5s，训练数据总供384个小时的样本数据(即训练样本点数量为276480)，测试数据总供48个小时的数据(即测试集的样本数量为34560)，经过箱型图分析确定缸温超过650℃或小于130℃时(此时认为卡车熄火，数据停止上传)为异常数据，如果连续1分钟超出范围则发出警报，如果不足1分钟，则认为是系统跳变可忽略。

根据以上数据，采用本发明的梯度提升树滚动预测算法对矿用卡车发动机缸温进行预测，参数配置为：损失函数loss＝ls，迭代步长learning_rate＝0.1，决策树个数n_estimators＝18，决策树最大深度max_depth＝18，最大叶子节点数 max_leaf_nodes＝32，收敛容差min_impurity_split＝0.01。其余参数设为默认值。得到表2和图2的测试结果。

表2测试结果

通过对图2的分析，可以发现本发明的预测值和实际值绝对值值差90％以上都小于15℃，为了减少误报率，可以设置误差绝对值ξ＝25℃，实时值的滚动窗口宽度设为20，当窗口内80％的实际值与预测值之差绝对值超过25℃时，可认为发动机发生故障，发出预警。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (6)

1.一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：采集与发动机缸温相关的特征数据，进行数据清洗，得到清洗后的数据集；

步骤二：基于清洗后的数据集中的自变量特征，增加时间滞后值和滚动窗口统计值作为新的特征值，并将两部分特征数据合并为一个数据集；

步骤三：将步骤二得到的数据集按比例分为训练集和测试集，构建梯度提升树算法，进行训练和测试，通过调整算法参数，使算法预测的绝对误差小于设定值；

步骤四；将步骤三训练好的梯度提升树算法实际应用，如实时值滚动窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值，则发起预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，其特征在于，步骤1)的实现方法如下：

首先构建数据集，需要的测点如表1所示：

表1.测点数据

采样频率为p，用箱型图对特征值逐个进行统计分析。

3.根据权利要求2所述的一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，其特征在于，步骤1)中，还包括确定每个特征值的最大最小范围，超出范围的认定为异常值，若缺失值和异常值的数量较少，用前后数据的平均值替代或删除。

4.根据权利要求2所述的一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，其特征在于，步骤2)的实现方法如下：

a)增加时间滞后变量，分别对自变量x1—x9做时间滞后处理，设置不同的滞后间隔t₁,t₂,t₃,t₄对应的新变量的时间间隔为-t₁p，-t₂p，-t₃p，-t₄p，如环境温度为x1_t＝f(x,t)，滞后间隔为-1时，x1_t-1＝f(x,t-1)，其余变量也做类似处理；

b)增加滚动窗口统计值，分别对自变量x1—x9增加滚动窗口统计值，即滚动标准差，滚动梯度，滚动均值，滚动最大值和滚动最小值，窗口大小设置为5，如此时环境温度的滚动标准差为

此时环境温度的滚动梯度为

此时环境温度的滚动均值为

此时环境温度的滚动最大值为x1_{t_max}＝max(x_t,x_t-1,x_t-2,x_t-3,x_t-4)，此时环境温度的滚动最小值为x_{t_min}＝min(x_t,x_t-1,x_t-2,x_t-3,x_t-4)，其余变量也做类似处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，其特征在于，步骤3)的实现方法如下：

将步骤1和步骤2得到的数据合并为一个数据集，并按照7：3的比例划分为训练集和测试集，基于梯度提升树滚动预测算法对因变量x10进行预测，选用平均绝对误差MAE作为评估预测好坏的指标，

当MAE(X_m)<ε时，认为模型符合要求，其中m为样本总数，y_i为第i条数据对应的发动机实际缸温，f(x_i)为第i条数据对应的发动机预测缸温。

6.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树算法的矿用卡车发动机缸温预警方法，其特征在于，步骤4)的实现方法如下：

将实时值的滚动窗口大小设为n，当窗口内有80％实际值与预测值之差超出设定值ξ时，发起发动机缸温预警。

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