CN116306893B - 一种接触网覆冰预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种接触网覆冰预警方法,该方法通过构建多层次结构的神经网络模型,利用其中的预处理层得到中间最优权重和中间最优阈值,能够避免神经网络反向传递过程陷入反向优化和局部最优的困境,缩短神经网络优化的时间,提高接触网覆冰预警的精度和速度,以及抗环境干扰的能力;将各数据传感器的维度数据通过神经网络模型的输入层进行归一化处理,以得到各维度数据所对应的预处理修正序列集,能够减小环境因素对传感器数据的扰动,降低系统报警信号误触概率;利用梯度下降法进行神经网络反向传递,进一步优化神经网络模型的权值和阈值,缩短了接触网覆冰的预测时间,提高模型预测结果的正确率。
Description
技术领域
本发明涉及接触网检测技术领域,特别是涉及一种接触网覆冰预警方法。
背景技术
接触网是铁路电能传输的主要部件,接触网的正常、安全运行是避免铁路运输发生重大事故的重要保障,而覆冰事故是电气化铁路比较常见的自然灾害。接触网覆冰可能会造成接触线磨损、断线故障,严重情况下,甚至会导致接触网供电异常,从而使电力机车列车停运。此外覆冰的接触网在风中舞动快,幅度大,容易造成设备损坏。接触网覆冰影响范围广、危害大、抢修难度高,严重覆冰会造成供电中断,列车停运,给铁路系统的安全稳定运行造成严重威胁。
为了防止接触网覆冰对铁路系统造成重大损坏,通常会采取人工巡检和覆冰监测系统。而现有技术中的覆冰监测系统由于其内部的传感器的局限性、方法的局限性,经常无法准确预警,抗干扰能力差,从而覆冰初期发生时很难做到及时发现以及有效控制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种接触网覆冰预警方法,以解决现有技术无法准确预警、抗干扰能力差的问题。
一种接触网覆冰预警方法,应用于接触网覆冰预警装置,所述接触网覆冰预警装置上设有多个数据传感器,所述接触网覆冰预警方法包括以下步骤:
步骤S1,构建多层次结构的神经网络模型,其中,所述神经网络模型至少包括预处理层,输入层,中间层,输出层;
步骤S2,将所述神经网络模型的权值和阈值随机初始化,将初始化的权值和阈值输入至预处理层进行神经网络模型优化,其中,利用适应度分配函数计算初始化种群的适应度,适应度分配函数F的表达式为:
其中,q为输出层节点个数,m表示第m个输出层节点,y m为神经网络模型的期望输出值,x m神经网络模型的实际输出结果;
步骤S3,获取各数据传感器的维度数据,并分别将各维度数据输入至输入层进行数据处理,以得到各维度数据对应的预处理序列,将各预处理序列组合进行归一化处理后得到预处理修正序列集,预处理修正序列集的表达式为:
其中,表示数据传感器编号,j表示数据传感器的采样时刻,y表示数据传感器的采样日期,D表示数据传感器的采样年份,/>表示第/>个传感器的预处理修正序列集,表示第/>个传感器在第1采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第2采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第3采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第j采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在一天内不同时刻的维度数据组成的序列,/>表示理想传感器数据序列,/>表示第/>个传感器在D年内每天第j时刻得到的传感器数据的均方值,/>表示第/>个传感器在D年内每天第j时刻得到的传感器数据的中位数;
步骤S4,将预处理修正序列集通过中间层中的隐层模块进行激活处理和数据处理,以得到中间数据集;
步骤S5,将中间数据集输入至输出层,获得实际输出,并通过全局误差函数计算网络全局误差,利用梯度下降法进行神经网络反向传递,对输入层、中间层、输出层的层次结构逐层计算权值和阈值的下降梯度,进一步优化神经网络模型的权值和阈值;
步骤S6,判断步骤S5的输出结果是否达到设定要求,若未达到,则将各维度数据按照上述步骤S3至步骤S5进行反复迭代,直至输出结果达到设定要求,并输出迭代后的概率值;
步骤S7,判断迭代后的概率值是否达到预设的接触网覆冰概率阈值,若迭代后的概率值达到预设的接触网覆冰概率阈值,则发出覆冰报警信号。
根据本发明提供的接触网覆冰预警方法,具有以下有益效果:
(1)通过构建多层次结构的神经网络模型,利用其中的预处理层得到中间最优权重和中间最优阈值,通过中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化,能够避免神经网络反向传递过程陷入反向优化和局部最优的困境,缩短神经网络优化的时间,提高接触网覆冰预警的精度和速度,以及抗环境干扰的能力;
(2)将每个样本对应的q+1改进型实际值均方差值的倒数作为适应度,从而提高适应度较小的个体的适应度和被选择概率,进而避免在迭代初期,种群的选择过程被适应度值较高的个体控制,使全局优化陷入局部最优解,进而影响神经网络模型的预测结果;
(3)将各数据传感器的维度数据通过神经网络模型的输入层进行归一化处理,以得到各维度数据所对应的预处理修正序列集,通过改进z-score归一化来去除现有技术中传感器产生的粗大误差,随机误差,能有效的抑制传感器采集的异常数据对预测结果的影响,增强预处理修正序列的鲁棒性,增强数据的可靠性、以及仪器对恶性天气的适用性,防止在相对较差环境下对接触网覆冰进行监测报警时,经常产生误判,错判,致使监控人员对报警失去警觉,同时还能够移除环境因素对传感器数据的扰动,减小误报率;
(4)将预处理修正序列集通过中间层中的隐层模块进行数据处理得到中间数据集,利用输出层得到实际输出以及网络全局误差,利用梯度下降法进行神经网络反向传递,进一步优化神经网络模型的权值和阈值,能够有效的防止层激活输出在神经网络的反向传递过程中爆炸或消失,缩短了接触网覆冰的预测时间,提高模型预测结果的正确率;最后将各维度数据在神经网络模型中反复迭代,输出迭代后的概率值,进而根据获得的概率值自动判断是否需要发出覆冰报警信号。
附图说明
图1为一实施例的接触网覆冰预警方法的流程示意图;
图2为步骤S202的详细流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的实施例提供一种接触网覆冰预警方法,应用于接触网覆冰预警装置,所述接触网覆冰预警装置包括可拆卸移动监测端以及接触网覆冰预警端,所述可拆卸移动监测端用于实时监测接触网的情况,所述接触网覆冰预警端用于处理设置在所述移动监测端上的多个数据传感器所传递的数据。在本申请中,移动监测端可以固定安装在接触网支架上,进而实现实时监测的功能,装置的可拆卸也方便移动转移。
在本实施例中,所述数据传感器包括风速风向一体传感器、雨量检测传感器、湿度传感器、气压传感器、温度传感器以及结冰传感器,风速风向一体传感器用于监测设备所处环境的风速和风向,雨量检测传感器用于监测设备所处环境的降雨量,湿度传感器用于监测接触网周围的湿度,气压传感器用于进行大气压的感知和监测,温度传感器用于获取环境温度,结冰传感器用于获取接触网的覆冰厚度。
可以理解的,示例而非限定,在其他实施例中,所述数据传感器还可以包括其他能够获取到接触网的数据传感器,例如:图像传感器等。
所述移动监测端包括SMT32型MCU模块、GPS北斗双模定位模块、MS21SF1无线传输模块以及锂电池模块和太阳能板。SMT32型MCU模块用于存储预处理各数据传感器采集的数据,GPS北斗双模定位模块采用基于ATGM336H-5N的高性能BDS/GNSS定位导航模块,用于将设备位置的经纬度传递给SMT32型MCU模块,实现设备的定位,MS21SF1无线传输模块用于发送传感器采集的数据,MS21SF1无线传输模块是选用了无线半双工收发芯片SX1262进行数据发送,同时采用OGC300系列工业级LoRa网关进行数据接收,实现远距离传输,锂电池模块和太阳能板用于给设备供电,同时太阳能板可提高移动端的续航能力。
所述接触网覆冰预警端包括上位机、下位机,LoRa网关。所述LoRa网关采用OGC300系列工业级LoRa网关,可接收多个接触网沿线子站无线信号发射组件发送的数据,同时通过云服务器向上位机发送接触网覆冰数据。所述下位机采用SMT32系列高性能MCU模块作为数据处理模块,建立网络模型,可对接触网覆冰进行及时预警。所述上位机安装相应的应用软件,通过云服务器获取相应数据,可实时监测接触网沿线子站情况。
基于上述接触网覆冰预警装置,请参阅图1,所述接触网覆冰预警方法具体包括步骤S1至S7:
步骤S1,构建多层次结构的神经网络模型,其中,所述神经网络模型至少包括预处理层,输入层,中间层,输出层。
在具体实施时,创建多层次结构的神经网络模型(包括预处理层,输入层,中间层以及输出层),其中,预处理层用于优化神经网络模型的权值和阈值,进而提升神经网络模型的训练速度和精度;
输入层用于获取各数据传感器的维度数据,并分别将各维度数据输入至输入层进行趋势分解,以得到各维度数据所对应的预处理序列,将各所述预处理序列组合进行归一化处理得到预处理修正序列集;
中间层用于将所述预处理修正序列集输入中间层,设置中间层激活函数为sigmoid函数,得到中间数据集;
输出层用于将所述中间数据集输入至所述输出层,得到实际输出数据。
步骤S2,将所述神经网络模型的权值和阈值随机初始化,将初始化的权值和阈值输入至预处理层进行神经网络模型优化。
其中,步骤S2具体包括:
S201,将所述神经网络模型的权值和阈值随机初始化,初始化的权值和阈值满足正态分布;
具体的,将输入层与中间层之间的权值和阈值、中间层与输出层之间的权值和阈值都随机初始化,初始化的权值和阈值满足正态分布。
需要说明的是,权重和阈值两个数值可以由用户执行设定,也可以通过系统自动生成。
S202,将初始化的权值和阈值输入至预处理层,输出中间最优权值和中间最优阈值,通过中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化。
将初始化的权值和阈值输入预处理层,进行种群初始化、适应度计算,对所述种群进行选择运算、交叉运算和变异运算的迭代,直至完成迭代次数,输出中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化。
具体的,请参阅图2,步骤S202包括步骤S2021~S2025:
S2021,分别对初始化的权值和阈值使用实数编码公式进行编码,随机生成规模为N个个体的初始化种群,确定进化迭代数、交叉概率以及变异概率;
其中,所述实数编码公式的表达式为:
;
式中,为实数编码总数,H为中间层节点个数,I为输入层节点个数,O为输出层节点个数,/>为总节点数。
在本实例中,H为13,I为6,O为1,为14,权值为91,阈值b为14,N选择40个,最大进化迭代数选择200次,交叉概率为0.8,变异概率为0.02。
S2022,利用适应度分配函数计算上述初始化种群的适应度,获得初始化种群的适应度大小排列;
其中,适应度分配函数F的表达式为:
其中,q为输出层节点个数,m表示第m个输出层节点,y m为神经网络模型的期望输出值,x m神经网络模型的实际输出结果。
S2023,对上述初始化种群的适应度进行选择运算、交叉运算以及变异运算,获得新种群;
其中,步骤S2023具体包括:
对初始化种群的适应度采用随机遍历抽样的选择运算,等间距选择k个个体(本实施例中,k为10),获得待定个体集;
将上述待定个体集两两分组进行单点交叉,单点位置利用随机选取,交叉概率为0.8,获得交叉个体集;
将上述交叉个体集进行变异运算,变异位置利用随机选取,变异概率为0.02,获得新种群。
S2024,对所述新种群重复执行上述步骤S2021至S2023,将每代的适应度最优个体存储记录,直到满足优化标准为止,输出最优值;
本实施例中,对新种群进行迭代,重复执行上述步骤S2021至S2023,将每代的适应度最优个体存储记录,若新种群最优个体与上一代最优个体差值小于0.01,否则继续迭代,直至最大进化迭代数大于等于200次。
S2025,通过所述最优值优化所述神经网络模型的权值和阈值,得到中间最优权值和中间最优阈值,通过中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化。
具体的,比较存储的历史最优个体,输出其中的最优个体优化权值和阈值。
可以理解的,本实施例通过利用正态分布随机数初始化权值和阈值来提高神经网络模型的优化效率,从而提高接触网覆冰预警的可靠性,在其他实施例中,个体数N、最大进化迭代数、交叉概率、变异概率可以由用户执行设定,也可以通过系统自动生成。
本实施例中,利用预处理层,将初始化的权值和阈值进行实数编码,获得初始化种群,将初始化种群进行选择、交叉和变异运算得到新种群,将新种群进行反复迭代,以得到适应度最大的中间最优权重和中间最优阈值,将所获得的中间最优权重和中间最优阈值输出优化神经网络模型,能够避免神经网络反向传递过程陷入反向优化和局部最优的困境,缩短神经网络优化的时间,进一步提高接触网覆冰预警的精度和速度,以及抗环境干扰的能力。
步骤S3,获取各数据传感器的维度数据,并分别将各维度数据输入至输入层进行数据处理,以得到各维度数据对应的预处理序列,将各预处理序列组合进行归一化处理后得到预处理修正序列集。
其中,预处理修正序列集的表达式为:
其中,表示数据传感器编号,j表示数据传感器的采样时刻,y表示数据传感器的采样日期,D表示数据传感器的采样年份,/>表示第/>个传感器的预处理修正序列集,表示第/>个传感器在第1采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第2采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第3采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第j采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在一天内不同时刻的维度数据组成的序列,/>表示理想传感器数据序列,/>表示第/>个传感器在D年内每天第j时刻得到的传感器数据的均方值,/>表示第/>个传感器在D年内每天第j时刻得到的传感器数据的中位数。
可以理解的,本实施例通过归一化处理来去除现有技术中传感器产生的粗大误差,随机误差,增强数据的可靠性、以及仪器对恶心天气的适用性,防止在相对较差环境下对接触网覆冰进行监测报警时,经常产生误判,错判,致使监控人员对报警失去警觉,同时还能够移除环境因素对传感器数据的扰动,减小误报率。
步骤S4,将预处理修正序列集通过中间层中的隐层模块进行激活处理和数据处理,以得到中间数据集。
其中,将上述得到的预处理修正序列集与中间层节点阈值加权输入至隐层模块,进而得到中间输出值/>:
其中,zm表示中间层的个数,zi表示第zi个中间层,表示第zi个中间层的权值,表示第zi个中间层的阈值。
隐层模块激活处理的激活函数的表达式为:
其中,表示隐层模块的输入值。
进一步的,得到由激活函数加权处理后的中间数据集B i:
其中,f表示激活函数。
本实施例通过在隐层模块的数据处理,得到中间数据集,为下一步骤做准备。
步骤S5,将中间数据集输入至输出层,获得实际输出,并通过全局误差函数计算网络全局误差,利用梯度下降法进行神经网络反向传递,对输入层、中间层、输出层的层次结构逐层计算权值和阈值的下降梯度,进一步优化神经网络模型的权值和阈值。
在具体实施中,根据上述所得到的中间数据集,输入输出层加权输出,获得实际输出,/>的运算公式如下:
式中,是输出层节点数,ip表示第ip个输出层节点数,v ip为输出层权值,/>为输出层阈值,f表示激活函数。
进一步的计算出网络全局误差,所述全局误差函数E的表达式为:
其中,x表示第x次训练样本,M为总的训练次数,Y P表示期望输出值,O Px表示实际输出值,为输出补偿值,在本实施例中,/>取值为0.05。
进一步的,所述梯度下降法采用AdaMax算法,对神经网络模型进行优化,对输出层、中间层,输出层层次结构逐层计算权值和阈值的下降梯度,进一步优化神经网络模型的权值和阈值。
步骤S6,判断步骤S5的输出结果是否达到设定要求,若未达到,则将各维度数据按照上述步骤S3至步骤S5进行反复迭代,直至输出结果达到设定要求,并输出迭代后的概率值。
在具体实施中,在迭代过程中,神经网络模型设置最小训练批量为50,最大训练次数为2000次,训练目标为0.01,学习速率为0.1,采用自反馈的实施方式,找到局部最优解,上述四个数据可以由人为设定,也可以由系统自动生成。
可以理解的,本实施例通过AdaMax算法优化所述神经网络的权值和阈值,有效的防止层激活输出在神经网络的反向传递过程中爆炸或消失,缩短了接触网覆冰的预测时间,实现了更快的收敛速度和更高的准确性,减小了覆冰误报率。
步骤S7,判断迭代后的概率值是否达到预设的接触网覆冰概率阈值,若迭代后的概率值达到预设的接触网覆冰概率阈值,则发出覆冰报警信号。
在具体实施时,判断上述得到的迭代后的概率值是否达到预设的接触网覆冰概率阈值,若达到预设的接触网覆冰概率阈值,即接触网上的覆冰已达到预警临界值,此时,发送对应的报警信息,通知工作人员及时对接触网采取除冰措施。
综上,根据上述的接触网覆冰预警方法,通过构建多层次结构的神经网络模型,利用其中的预处理层得到中间最优权重和中间最优阈值,通过中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化,能够避免神经网络反向传递过程陷入反向优化和局部最优的困境,缩短神经网络优化的时间,提高接触网覆冰预警的精度和速度,以及抗环境干扰的能力;将各数据传感器的维度数据通过神经网络模型的输入层进行归一化处理,以得到各维度数据所对应的预处理修正序列集,能够减小环境因素对传感器数据的扰动,降低系统报警信号误触概率;将预处理修正序列集通过中间层中的隐层模块进行数据处理得到中间数据集,利用输出层得到实际输出以及网络全局误差,利用梯度下降法进行神经网络反向传递,进一步优化神经网络模型的权值和阈值,能够有效的防止层激活输出在神经网络的反向传递过程中爆炸或消失,缩短了接触网覆冰的预测时间,提高模型预测结果的正确率;最后将各维度数据在神经网络模型中反复迭代,输出迭代后的概率值,进而根据获得的概率值自动判断是否需要发出覆冰报警信号。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种接触网覆冰预警方法,应用于接触网覆冰预警装置,所述接触网覆冰预警装置上设有多个数据传感器,其特征在于,所述接触网覆冰预警方法包括以下步骤:
步骤S1,构建多层次结构的神经网络模型,其中,所述神经网络模型至少包括预处理层,输入层,中间层,输出层;
步骤S2,将所述神经网络模型的权值和阈值随机初始化,将初始化的权值和阈值输入至预处理层进行神经网络模型优化,其中,利用适应度分配函数计算初始化种群的适应度,适应度分配函数F的表达式为:
其中,q为输出层节点个数,m表示第m个输出层节点,y m为神经网络模型的期望输出值,x m神经网络模型的实际输出结果;
步骤S3,获取各数据传感器的维度数据,并分别将各维度数据输入至输入层进行数据处理,以得到各维度数据对应的预处理序列,将各预处理序列组合进行归一化处理后得到预处理修正序列集,预处理修正序列集的表达式为:
其中,表示数据传感器编号,j表示数据传感器的采样时刻,y表示数据传感器的采样日期,D表示数据传感器的采样年份,/>表示第/>个传感器的预处理修正序列集,/>表示第/>个传感器在第1采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第2采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在第3采样时刻的预处理修正序列,表示第/>个传感器在第j采样时刻的预处理修正序列,/>表示第/>个传感器在一天内不同时刻的维度数据组成的序列,/>表示理想传感器数据序列,/>表示第/>个传感器在D年内每天第j时刻得到的传感器数据的均方值,/>表示第/>个传感器在D年内每天第j时刻得到的传感器数据的中位数;
步骤S4,将预处理修正序列集通过中间层中的隐层模块进行激活处理和数据处理,以得到中间数据集;
步骤S5,将中间数据集输入至输出层,获得实际输出,并通过全局误差函数计算网络全局误差,利用梯度下降法进行神经网络反向传递,对输入层、中间层、输出层的层次结构逐层计算权值和阈值的下降梯度,进一步优化神经网络模型的权值和阈值;
步骤S6,判断步骤S5的输出结果是否达到设定要求,若未达到,则将各维度数据按照上述步骤S3至步骤S5进行反复迭代,直至输出结果达到设定要求,并输出迭代后的概率值;
步骤S7,判断迭代后的概率值是否达到预设的接触网覆冰概率阈值,若迭代后的概率值达到预设的接触网覆冰概率阈值,则发出覆冰报警信号;
其中,步骤S2具体包括:
S201,将所述神经网络模型的权值和阈值随机初始化,初始化的权值和阈值满足正态分布;
S202,将初始化的权值和阈值输入至预处理层,输出中间最优权值和中间最优阈值,通过中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化;
步骤S202具体包括:
S2021,分别对初始化的权值和阈值使用实数编码公式进行编码,随机生成规模为N个个体的初始化种群,确定进化迭代数、交叉概率以及变异概率;
S2022,利用适应度分配函数计算上述初始化种群的适应度,获得初始化种群的适应度大小排列;
S2023,对上述初始化种群的适应度进行选择运算、交叉运算以及变异运算,获得新种群;
S2024,对所述新种群重复执行上述步骤S2021至S2023,将每代的适应度最优个体存储记录,直到满足优化标准为止,输出最优值;
S2025,通过所述最优值优化所述神经网络模型的权值和阈值,得到中间最优权值和中间最优阈值,通过中间最优权值和中间最优阈值对神经网络模型进行优化。
2.根据权利要求1所述的接触网覆冰预警方法,其特征在于,步骤S2021中,所述实数编码公式的表达式为:
;
式中,为实数编码总数,H为中间层节点个数,I为输入层节点个数,O为输出层节点个数,/>为总节点数。
3.根据权利要求2所述的接触网覆冰预警方法,其特征在于,步骤S2023具体包括:
对初始化种群的适应度采用随机遍历抽样的选择运算,等间距选择k个个体,获得待定个体集;
将上述待定个体集两两分组进行单点交叉,单点位置利用随机选取,交叉概率为0.8,获得交叉个体集;
将上述交叉个体集进行变异运算,变异位置利用随机选取,变异概率为0.02,获得新种群。
4.根据权利要求1所述的接触网覆冰预警方法,其特征在于,步骤S4中,隐层模块激活处理的激活函数的表达式为:
其中,表示隐层模块的输入值。
5.根据权利要求1所述的接触网覆冰预警方法,其特征在于,步骤S5中,所述梯度下降法采用AdaMax算法。
6.根据权利要求1所述的接触网覆冰预警方法,其特征在于,步骤S5中,全局误差函数E的表达式为:
其中,x表示第x次训练样本,M为总的训练次数,Y P表示期望输出值,O Px表示实际输出值,为输出补偿值。
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