CN116861369A - 工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统，属于工业互联网技术领域。工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，包括以下步骤：采集空压机当前的运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论。本发明通过综合分析来自多个数据源的空压机数据，实现了对空压机健康状态的准确评估。
Description
技术领域
本发明涉及工业互联网技术领域，具体是一种工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统。
背景技术
空压机是各类工业企业，例如制造业、化工业中的重要基础动力设备之一，其运行状态直接影响着企业的生产系统运转。实时监测和评估空压机的工作状态，实现对机组健康状态的精确判断，对于保障生产安全、做到早期预警维护与事故预防有着重要的意义。
现有技术对空压机的状态评估主要依赖单一传感器数据，如机壳温度、电流等，导致状态判断不全面，难以实现对故障模式的准确预测与识别。
随着工业互联网的快速发展，越来越多的传感器和监测设备被应用于空压机系统，产生了大量的异构数据。这些数据包括但不限于振动数据、温度数据、压力数据、电流数据、设备运行状态数据等。这些数据源之间具有不同的特点和信息，可以预见的是，通过综合分析利用这些多源异构数据，可以有效提高空压机健康评估的准确性和可靠性。因此，需要工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统。
发明内容
本发明提供了工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统。该方法和系统利用工业互联网技术和数据融合算法，综合分析来自多个数据源的空压机数据，以实现对空压机健康状态的准确评估。
工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，包括以下步骤：
S1：数据采集
采集空压机当前的运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；
S2：数据处理
对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；具体过程如下：
S21：数据预处理：将数据统一处理为CSV格式，对数据进行平滑滤波去噪，利用插值对齐不同频率采集的数据；使用均值或插值填充处理缺失值；
S22：特征学习：将预处理后的数据输入LSTM神经网络模型，经模型处理后，得到不同异构数据的状态特征向量；
S23：特征融合：
(1) 将LSTM神经网络模型输出的不同异构数据的状态特征向量拼接成一个大的特征向量；
(2) 将拼接后的大的特征向量输入多模态神经网络，经特征融合学习，获得不同特征之间的内在关联；
(3) 通过多层非线性拟合，输出一个维度在64-128之间的融合特征向量；
(4) 对融合特征向量进行L2正则化处理；
S3：健康评估
将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论。
进一步地，所述S3的健康评估，具体包括：
S31：获取数据
接收空压机当前时刻的融合特征向量；
S32：状态识别
加载预先训练好的状态识别模型，将融合特征向量输入状态识别模型进行推理，状态识别模型基于融合特征向量中反映的各运行参数，按训练的规则进行ATE三分类，输出空压机当前状态:正常/预警/故障；
S33：故障预测
加载预先训练好的故障预测模型，将融合特征向量输入故障预测模型进行推理，故障预测模型基于融合特征向量预测未来1小时内故障发生的概率p值，所述p为取自0-1之间的概率值。
进一步地，所述S32状态识别中，所述状态识别模型为随机森林模型，其训练过程如下：
S32.1：数据收集和预处理
采集空压机一年的运行状态数据，共收集100万个样本数据，每个样本数据含多种异构数据；对采集的100万个样本数据进行预处理、特征学习和特征融合，最终得到100万个融合特征向量；
S32.2：数据标注
每个融合特征向量被标注为A/T/E三个类别，分别代表正常状态、预警状态和故障状态，这些标注基于已知的运行数据和故障案例，确保了标注的准确性；
S32.3：数据集划分
随机从100万个融合特征向量中选择80万个作为训练集，剩下的20万个作为验证集，以进行模型的训练和性能评估；
S32.4：模型构建和训练
使用随机森林模型构建一个包含1000棵决策树的随机森林，为了避免过拟合，限制每个决策树的最大深度为10，并使用基尼系数作为划分标准；
S32.5：模型评估
在验证集上测试训练好的随机森林模型，计算准确率、精确率、召回率等指标，以确保模型对各类别的识别性能；
S32.6：模型调优
根据评估结果，对随机森林模型进行调参，例如调整决策树数量、深度等参数，迭代地进行模型训练和评估，直到达到预定的性能指标要求。
进一步地，所述S33故障预测中，所述故障预测模型为随机森林模型，其训练过程如下：
S33.1：样本构造
使用100万个融合特征向量数据，以1小时为窗口期，截取连续的50万个融合特征向量窗口作为样本；每个窗口期内，如果发生过故障，则标注为正样本，否则标注为负样本；
S33.2：数据集划分
随机选择40万个样本作为训练集，剩下的10万个样本作为验证集；
S33.3：模型构建和训练
使用随机森林模型，构建一个包含500棵决策树的随机森林；限制每个决策树的最大深度为8，使用二元交叉熵作为损失函数；
S33.4：模型评估
在验证集上测试训练好的随机森林模型，计算预测故障的准确率、AUC等指标，绘制ROC曲线，以衡量模型的性能；
S33.5：模型调优
根据评估结果，对随机森林模型进行调参，例如调整决策树数量、深度等参数，迭代地进行模型训练和评估，直到达到预定的性能指标要求。
工业互联网异构数据融合的空压机健康评估系统，包括：
数据采集模块，用以采集空压机当前的运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；
数据处理模块，用以对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；具体包括：
将数据统一处理为CSV格式，对数据进行平滑滤波去噪，利用插值对齐不同频率采集的数据；使用均值或插值填充处理缺失值；
将预处理后的数据输入LSTM神经网络模型，经模型处理后，得到不同异构数据的状态特征向量；
将LSTM神经网络模型输出的不同异构数据的状态特征向量拼接成一个大的特征向量；将拼接后的大的特征向量输入多模态神经网络，经特征融合学习，获得不同特征之间的内在关联；通过多层非线性拟合，输出一个维度在64-128之间的融合特征向量；对融合特征向量进行L2正则化处理；
健康评估模块，用以将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论。
本发明的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统，通过整合空压机运行过程的多源异构数据，实现对设备健康状态的智能评估与故障预测，达到状态监测与预警的效果。相较于传统单一数据源的分析方法，利用数据融合支持的智能算法实现了更加准确和全面的空压机健康管理。
附图说明
图1为实施例一的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法流程图；
图2为实施例二的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估系统结构图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：
为能清楚说明本发明方案的技术特点，下面将通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
实施例一
工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，包括以下步骤：
S1：数据采集
采集空压机运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；
所述振动加速度由配置在空气压缩机组轴承处的振动传感器检测采集，采样频率为2kHz；
所述温度由多点布置的温度传感器进行采集，包括测量的压气机出口温度、压气机壳体温度、马达绕组温度，参数为对应位置的温度数值，采样频率设置为1Hz；
所述电流通过安装在空压机电机输入线圈处的电流传感器进行采集，参数为电流实时有效值，采样频率设置为10kHz；
所述气压为测量系统中气路的压力参数，由安装在气罐出口管道上的压力传感器采集，采样频率设置为50Hz；
所述机油粘度和机油密度由安装在机油滤清器后的油路上的机油传感器采集，并使用在线液质分析仪检测，采样频率设置为1分钟一次。
S2：数据处理
对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；具体过程如下：
S21：数据预处理：将数据统一处理为CSV格式，对数据进行平滑滤波去噪，利用插值对齐不同频率采集的数据；使用均值或插值填充处理缺失值；
S22：特征学习：将预处理后的数据输入LSTM神经网络模型，经模型处理后，得到不同异构数据的状态特征向量；
S23：特征融合：
(1) 将LSTM神经网络模型输出的不同异构数据的状态特征向量拼接成一个大的特征向量；
(2) 将拼接后的大的特征向量输入多模态神经网络，经特征融合学习，获得不同特征之间的内在关联；
(3) 通过多层非线性拟合，输出一个维度在64-128之间的融合特征向量；
(4) 对融合特征向量进行L2正则化处理；
S3：健康评估
将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论；具体包括：
S31：获取数据
接收空压机当前时刻的融合特征向量；
S32：状态识别
加载预先训练好的状态识别模型，将融合特征向量输入状态识别模型进行推理，状态识别模型基于融合特征向量中反映的各运行参数，按训练的规则进行ATE三分类，输出空压机当前状态:正常/预警/故障；
S33：故障预测
加载预先训练好的故障预测模型，将融合特征向量输入故障预测模型进行推理，故障预测模型基于融合特征向量预测未来1小时内故障发生的概率p值，所述p为取自0-1之间的概率值。
所述S32中的状态识别模型为随机森林模型，其训练过程如下：
S32.1:数据收集和预处理
采集空压机一年的运行状态数据，共收集100万个样本数据，每个样本数据含多种异构数据；对采集的100万个样本数据进行预处理、特征学习和特征融合，最终得到100万个融合特征向量；
S32.2:数据标注
每个融合特征向量被标注为A/T/E三个类别，分别代表正常状态、预警状态和故障状态，这些标注基于已知的运行数据和故障案例，确保了标注的准确性；
S32.3：数据集划分
随机从100万个融合特征向量中选择80万个作为训练集，剩下的20万个作为验证集，以进行模型的训练和性能评估；
S32.4：模型构建和训练
使用随机森林模型构建一个包含1000棵决策树的随机森林，为了避免过拟合，限制每个决策树的最大深度为10，并使用基尼系数作为划分标准；
S32.5：模型评估
在验证集上测试训练好的随机森林模型，计算准确率、精确率、召回率等指标，以确保模型对各类别的识别性能；
S32.6：模型调优
根据评估结果，对随机森林模型进行调参，例如调整决策树数量、深度等参数，迭代地进行模型训练和评估，直到达到预定的性能指标要求。
所述S33中的故障预测模型为随机森林模型，其训练过程如下：
S33.1：样本构造
使用100万个融合特征向量数据，以1小时为窗口期，截取连续的50万个融合特征向量窗口作为样本；每个窗口期内，如果发生过故障，则标注为正样本，否则标注为负样本；
S33.2：数据集划分
随机选择40万个样本作为训练集，剩下的10万个样本作为验证集；
S33.3：模型构建和训练
使用随机森林模型，构建一个包含500棵决策树的随机森林；限制每个决策树的最大深度为8，使用二元交叉熵作为损失函数；
S33.4：模型评估
在验证集上测试训练好的随机森林模型，计算预测故障的准确率、AUC等指标，绘制ROC曲线，以衡量模型的性能；
S33.5：模型调优
根据评估结果，对随机森林模型进行调参，例如调整决策树数量、深度等参数，迭代地进行模型训练和评估，直到达到预定的性能指标要求。
实施例二
本实施例公开一种工业互联网异构数据融合的空压机健康评估系统，包括：
数据采集模块，用以采集空压机当前的运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；
数据处理模块，用以对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；具体包括：
将数据统一处理为CSV格式，对数据进行平滑滤波去噪，利用插值对齐不同频率采集的数据；使用均值或插值填充处理缺失值；
将预处理后的数据输入LSTM神经网络模型，经模型处理后，得到不同异构数据的状态特征向量；
将LSTM神经网络模型输出的不同异构数据的状态特征向量拼接成一个大的特征向量；将拼接后的大的特征向量输入多模态神经网络，经特征融合学习，获得不同特征之间的内在关联；通过多层非线性拟合，输出一个维度在64-128之间的融合特征向量；对融合特征向量进行L2正则化处理；
健康评估模块，用以将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论。
本发明的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法及系统，具有以下技术优势：
1、应用工业互联网在空压机健康管理领域采集更多维度的特征数据，评估结果更准确全面；
2、提出并设计了一种基于深度学习的多源异构数据特征提取及高效融合方法；
3、在空压机状态评估与故障预测中，首次应用了数据融合支持的智能算法；
4、深度学习数据融合提高异构数据处理能力，获得更好状态特征；
5、通过采集到的新数据样本，基于建立的模型实时输出空压机当前健康状态与潜在故障风险的评估结果；
6、实现空压机机组的智能化健康管理，以减少突发停机事故，降低生产安全风险，同时也为企业实现精益生产提供数据支撑。
Claims (5)
1.工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：数据采集
采集空压机当前的运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；
S2：数据处理
对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；具体过程如下：
S21：数据预处理：将数据统一处理为CSV格式，对数据进行平滑滤波去噪，利用插值对齐不同频率采集的数据；使用均值或插值填充处理缺失值；
S22：特征学习：将预处理后的数据输入LSTM神经网络模型，经模型处理后，得到不同异构数据的状态特征向量；
S23：特征融合：
(1) 将LSTM神经网络模型输出的不同异构数据的状态特征向量拼接成一个大的特征向量；
(2) 将拼接后的大的特征向量输入多模态神经网络，经特征融合学习，获得不同特征之间的内在关联；
(3) 通过多层非线性拟合，输出一个维度在64-128之间的融合特征向量；
(4) 对融合特征向量进行L2正则化处理；
S3：健康评估
将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论。
2.如权利要求1所述的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，其特征在于，所述S3的健康评估，具体包括：
S31：获取数据
接收空压机当前时刻的融合特征向量；
S32：状态识别
加载预先训练好的状态识别模型，将融合特征向量输入状态识别模型进行推理，状态识别模型基于融合特征向量中反映的各运行参数，按训练的规则进行ATE三分类，输出空压机当前状态:正常/预警/故障；
S33：故障预测
加载预先训练好的故障预测模型，将融合特征向量输入故障预测模型进行推理，故障预测模型基于融合特征向量预测未来1小时内故障发生的概率p值，所述p为取自0-1之间的概率值。
3.如权利要求2所述的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，其特征在于，所述S32状态识别中，所述状态识别模型为随机森林模型，其训练过程如下：
S32.1：数据收集和预处理
采集空压机一年的运行状态数据，共收集100万个样本数据，每个样本数据含多种异构数据；对采集的100万个样本数据进行预处理、特征学习和特征融合，最终得到100万个融合特征向量；
S32.2：数据标注
每个融合特征向量被标注为A/T/E三个类别，分别代表正常状态、预警状态和故障状态，这些标注基于已知的运行数据和故障案例，确保了标注的准确性；
S32.3：数据集划分
随机从100万个融合特征向量中选择80万个作为训练集，剩下的20万个作为验证集，以进行模型的训练和性能评估；
S32.4：模型构建和训练
使用随机森林模型构建一个包含1000棵决策树的随机森林，为了避免过拟合，限制每个决策树的最大深度为10，并使用基尼系数作为划分标准；
S32.5：模型评估
在验证集上测试训练好的随机森林模型，以确保模型对各类别的识别性能；
S32.6：模型调优
根据评估结果，对随机森林模型进行调参，直到达到预定的性能指标要求。
4.如权利要求2所述的工业互联网异构数据融合的空压机健康评估方法，其特征在于，所述S33故障预测中，所述故障预测模型为随机森林模型，其训练过程如下：
S33.1：样本构造
使用100万个融合特征向量数据，以1小时为窗口期，截取连续的50万个融合特征向量窗口作为样本；每个窗口期内，如果发生过故障，则标注为正样本，否则标注为负样本；
S33.2：数据集划分
随机选择40万个样本作为训练集，剩下的10万个样本作为验证集；
S33.3：模型构建和训练
使用随机森林模型，构建一个包含500棵决策树的随机森林；限制每个决策树的最大深度为8，使用二元交叉熵作为损失函数；
S33.4：模型评估
在验证集上测试训练好的随机森林模型，以衡量模型的性能；
S33.5：模型调优
根据评估结果，对随机森林模型进行调参，直到达到预定的性能指标要求。
5.工业互联网异构数据融合的空压机健康评估系统，包括：
数据采集模块，用以采集空压机当前的运行数据，所述数据包括空压机的振动加速度、温度、电流、气压、机油粘度和机油密度；
数据处理模块，用以对采集的多项异构数据进行预处理、特征学习和特征融合，得到一个融合特征向量；具体包括：
将数据统一处理为CSV格式，对数据进行平滑滤波去噪，利用插值对齐不同频率采集的数据；使用均值或插值填充处理缺失值；
将预处理后的数据输入LSTM神经网络模型，经模型处理后，得到不同异构数据的状态特征向量；
将LSTM神经网络模型输出的不同异构数据的状态特征向量拼接成一个大的特征向量；将拼接后的大的特征向量输入多模态神经网络，经特征融合学习，获得不同特征之间的内在关联；通过多层非线性拟合，输出一个维度在64-128之间的融合特征向量；对融合特征向量进行L2正则化处理；
健康评估模块，用以将得到的融合特征向量输入构建好的评估模型，经评估模型对当前空压机的健康状态进行评估后，输出相应的评估结论。
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