CN116934024A - 一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，包括以下步骤：步骤1，建立电力检修单兵装备数采系统；步骤2，通过查询字典的方式将数据文本S生成字向量矩阵V；步骤3，构建注意力矩阵A，再将矩阵A近似分解为查询矩阵Q和键向量K；步骤4，通过查询矩阵、键向量和字向量矩阵计算样本矩阵D；步骤5，将样本矩阵D作为输入，对模型进行无监督预训练；步骤6，微调单兵装备行动策略生成模型；步骤7，通过单兵装备行动策略生成模型自动生成单兵装备使用建议文本；步骤8，对所生成的建议文本进行完整性校验。本发明可根据传感器所采集的信息生成质量很高的语句，并通过模型的预训练和微调进行模型的自训练，不断提升语言的生成能力。
Description
技术领域
本发明涉及检修装备领域，特别是涉及一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法。
背景技术
输电线路作为电力系统的重要组成部分，为保证其安全稳定运行，对其进行线路运检至关重要。输电线路巡检过程中常常需要高空作业，当检修现场出现故障或其他突发情况时，需要高空作业人员和地面指挥人员进行有效沟通，而目前沟通双方主要使用对讲机或者直接人工交流，这种传统的方式往往无法对复杂的检修现场情况进行有效描述，存在不及时、不准确的状况，导致高空作业人员不得不返回地面和地面人员进行面对面沟通，降低了检修效率。
为保证检修者高空作业的安全、提升信息和指挥控制能力，本发明提出一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，操作者佩戴在身体上，可连续监测检修者的生命体征，实时发送他们的姿态信息、生理参数及疲劳状态等给指挥员。了解操作者的健康、温度负荷、及疲劳状态，分析待检测线路的带电状态，对于电力检修操具有十分重要的意义。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，可根据传感器所采集的信息生成质量很高的语句，并通过模型的预训练和微调进行模型的自训练，不断提升语言的生成能力，再通过文本的完整性校验，使得所生成的语句完整度高，最后根据所生成的语句辅助装备佩戴者完成检修工作，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1：建立电力检修单兵装备数采系统，采集装备检修所需数据，并将所采集的数据建立数据文本S；
步骤2：通过查询字典的方式将数据文本S生成字向量矩阵V；
步骤3：构建注意力矩阵A，再将矩阵A近似分解为查询矩阵Q和键向量K；
步骤4：通过查询矩阵、键向量和字向量矩阵计算样本矩阵D；
步骤5，将样本矩阵D作为输入，对模型进行无监督预训练；
步骤6，微调单兵装备行动策略生成模型，获得训练完成的单兵装备行动策略生成模型；
步骤7，通过单兵装备行动策略生成模型自动生成单兵装备使用建议文本；
步骤8，对所生成的建议文本进行完整性校验，确保所生成行动策略语句的完整性。
进一步，步骤1中电力检修单兵装备数采系统可以表示为：
单兵装备中的数采传感器包括：高清摄像头、温度传感器、血压检测传感器、呼吸传感器、海拔高度传感器、霍尔传感器、血氧检测器；通过高清摄像头判断操作者检修线路，温度传感器采集操作者体温，血压检测传感器检测操作者血压，呼吸传感器检测操作者呼吸频率，海拔高度传感器检测当前作业高度，霍尔传感器检测当前施工线路的带电状态，血氧检测传感器检测操作者心率和血氧饱和度。所采集的数据通过无线通讯实时传输至数据处理系统中，在数据处理系统中将所采集的数据建立为数据文本S。
进一步，步骤2中字典的输出可以表示如下：
式中，Z是训练字典，argmin是函数达到最大小值时的变量的取值，μ是正则化参数，||·||F为范数。
进一步，步骤3中构建注意力矩阵A的过程可以表示如下：
A(Q,K,V)＝S(Q,K)V
其中S(Q,K)可表示为：
式中，dk是查询向量和键向量的维数。
进一步，步骤4中计算样本矩阵D的过程可以表示如下：
D＝A×V＝Q×K×V
进一步，步骤5中对模型进行无监督预训练的过程可以表示如下：
步骤5.1，将样本矩阵D作为输入，导入第一层神经网络得到Transformer结构的第1次训练矩阵D1，预训练的目标函数可表示为：
D1＝∑log P(ui,θ)
式中，ui为样本矩阵D中第i个语料，P表示条件概率，该概率为基于参数θ的单兵装备行动策略生成模型建模。
步骤5.2，经过X次的迭代，最终得到训练X次的训练矩阵DX和训练X次的单兵装备行动策略生成模型。
进一步，步骤6中微调单兵装备行动策略生成模型的过程可以表示如下：
建立一个带有标签的数据集C，数据集中的每个数据通过序列x1,…，xm进行标注，x为该数据样本所对应的行动策略建议，m为标注数据的种类总数，再将数据集C输入至经过预训练的模型中，以获得最终的Transformer模块激活的h，然后将其输入到一个参数为Wy的附加线性输出层来预测输出值y：
P(y|x1,…,xm)＝softmax(hWy)
h表示最后一层Transformer最后一个时间步的输出向量，Wy是参数矩阵。
进一步，步骤7中通过单兵装备行动策略生成模型自动生成单兵装备使用建议文本的过程可以表示如下：
步骤7.1，单兵装备中的数采传感器采集当前环境及使用者的实时数据，经过单兵装备行动策略生成模型计算后，通过Linear函数和Softmax函数计算当前实时数据在字典表中所有字的概率，并在字典向量表中取k个字作为备选字集合Topk＝{T1,T2,…,Tk}，T表示备选字；
步骤7.2，将备选字集合Topk再输入文本生成模型中获得新的备选字集合Top'k；
步骤7.3，循环n次步骤7.2并生成使用建议文本Tn。
进一步，步骤8中对建议文本进行完整性校验的过程可以表示如下：
将结束符、标点符等特殊标识作为判断依据，利用文本优化函数对生成的建议文本Tn进行裁剪，保证语句的完整性。
该模型通过所采集的人体体温、心率、血压、呼吸、承受压力信号，来判断穿戴者的健康、温度负荷、疲劳状态，并对现场有电压和没有电压的电线进行分类、评估，当携带者极度疲劳或者误触带电电线时，设备实时发送提醒信息给管理者。
本发明一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，有益效果：本发明的技术效果在于：
1、本发明通过监测传感器实现了对设备运行状况的实时监控和处理。它能够快速准确地判断问题，并立即提供正确的措施和解决方案，大大提高了操作的效率和准确性。
2、本发明通过实时的数据接收和处理，该发明能够及时发出异常情况的报告和警告，从而帮助操作员及时采取必要的检修措施，防止设备损坏或事故的发生。这大大提高了电力检修过程的安全性和预防性。
3、本发明具有学习操作员偏好的能力，能够根据操作员的需求提供更精准的信息和建议，从而提高了操作员对装备的使用舒适度和效果。这种智能化的服务方式使得操作过程更加人性化。
4、本发明的出现为电力检修装备提供了一种重要的技术支持和手段。这种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，将先进的技术应用于电力检修领域，无疑是对现有技术的创新和提升。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的模型结构图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提出了一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，旨在保证检修者高空作业的安全、提升信息和指挥控制能力。图1为本发明的流程图图。下面结合流程图对本发明的步骤作详细介绍。
步骤1：建立电力检修单兵装备数采系统，采集装备检修所需数据，并将所采集的数据建立数据文本S；
单兵装备中的数采传感器包括：高清摄像头、温度传感器、血压检测传感器、呼吸传感器、海拔高度传感器、霍尔传感器、血氧检测器；通过高清摄像头判断操作者检修线路，温度传感器采集操作者体温，血压检测传感器检测操作者血压，呼吸传感器检测操作者呼吸频率，海拔高度传感器检测当前作业高度，霍尔传感器检测当前施工线路的带电状态，血氧检测传感器检测操作者心率和血氧饱和度。所采集的数据通过无线通讯实时传输至数据处理系统中，在数据处理系统中将所采集的数据建立为数据文本S。
步骤2：通过查询字典的方式将数据文本S生成字向量矩阵V；
字典的输出可表示为：
式中，Z是训练字典，argmin是函数达到最大小值时的变量的取值，μ是正则化参数，||·||F为范数。
步骤3：构建注意力矩阵A，再将矩阵A近似分解为查询矩阵Q和键向量K：
A(Q,K,V)＝S(Q,K)V
其中S(Q,K)可表示为：
式中，dk是查询向量和键向量的维数。
步骤4：通过查询矩阵、键向量和字向量矩阵计算样本矩阵D：
D＝A×V＝Q×K×V
步骤5，将样本矩阵D作为输入，对模型进行无监督预训练；
步骤5.1，将样本矩阵D作为输入，导入第一层神经网络得到Transformer结构的第1次训练矩阵D1，预训练的目标函数可表示为：
D1＝∑log P(ui,θ)
式中，ui为样本矩阵D中第i个语料，P表示条件概率，该概率为基于参数θ的单兵装备行动策略生成模型建模，模型结构图如图2所示。
步骤5.2，经过X次的迭代，最终得到训练X次的训练矩阵DX和训练X次的单兵装备行动策略生成模型。
步骤6，微调单兵装备行动策略生成模型，利用自回归机制，通过反向传播计算，逐层修改各层注意力矩阵A中的参数，包括查询矩阵Q和键值矩阵K，再跳转至步骤5对样本进行不断地训练，获得单兵装备行动策略生成模型；
建立一个带有标签的数据集C，数据集中的每个数据通过序列x1,…，xm进行标注，x为该数据样本所对应的行动策略建议，m为标注数据的种类总数，再将数据集C输入至经过预训练的模型中，以获得最终的Transformer模块激活的h，然后将其输入到一个参数为Wy的附加线性输出层来预测输出值y：
P(y|x1,…,xm)＝softmax(hWy)
h表示最后一层Transformer最后一个时间步的输出向量，Wy是参数矩阵。
步骤7，通过单兵装备行动策略生成模型自动生成单兵装备使用建议文本；
步骤7.1，单兵装备中的数采传感器采集当前环境及使用者的实时数据，经过单兵装备行动策略生成模型计算后，通过Linear函数和Softmax函数计算当前实时数据在字典表中所有字的概率，并在字典向量表中取k个字作为备选字集合Topk＝{T1,T2,…,Tk}，T表示备选字；
步骤7.2，将备选字集合Topk再输入文本生成模型中获得新的备选字集合Top'k；
步骤7.3，循环n次步骤7.2并生成使用建议文本Tn。
其中建议文本包括：检修线路识别建议、当前运行线路识别建议、高压线带电识别建议、操作者身体健康状态识别建议、操作者身体温度负荷识别建议、操作者身体疲劳状态识别建议等。
步骤8，对所生成的建议文本Tn进行完整性校验，确保所生成行动策略语句的完整性。
将结束符、标点符等特殊标识作为判断依据，利用文本优化函数对生成的建议文本Tn进行裁剪，保证语句的完整性。
该模型通过所采集的人体体温、心率、血压、呼吸、承受压力信号，来判断穿戴者的健康、温度负荷、疲劳状态，并对现场有电压和没有电压的电线进行分类、评估，当携带者极度疲劳或者误触带电电线时，设备实时发送提醒信息给管理者。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1：建立电力检修单兵装备数采系统，采集装备检修所需数据，并将所采集的数据建立数据文本S；
步骤2：通过查询字典的方式将数据文本S生成字向量矩阵V；
步骤3：构建注意力矩阵A，再将矩阵A近似分解为查询矩阵Q和键向量K；
步骤4：通过查询矩阵、键向量和字向量矩阵计算样本矩阵D；
步骤5，将样本矩阵D作为输入，对模型进行无监督预训练；
步骤6，微调单兵装备行动策略生成模型，获得训练完成的单兵装备行动策略生成模型；
步骤7，通过单兵装备行动策略生成模型自动生成单兵装备使用建议文本；
步骤8，对所生成的建议文本进行完整性校验，确保所生成行动策略语句的完整性。
2.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤1中电力检修单兵装备数采系统表示为：
单兵装备中的数采传感器包括：高清摄像头、温度传感器、血压检测传感器、呼吸传感器、海拔高度传感器、霍尔传感器、血氧检测器；通过高清摄像头判断操作者检修线路，温度传感器采集操作者体温，血压检测传感器检测操作者血压，呼吸传感器检测操作者呼吸频率，海拔高度传感器检测当前作业高度，霍尔传感器检测当前施工线路的带电状态，血氧检测传感器检测操作者心率和血氧饱和度；所采集的数据通过无线通讯实时传输至数据处理系统中，在数据处理系统中将所采集的数据建立为数据文本S。
3.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤2中字典的输出表示如下：
式中，Z是训练字典，argmin是函数达到最大小值时的变量的取值，μ是正则化参数，·F为范数。
4.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤3中构建注意力矩阵A的过程表示如下：
A(Q,K,V)＝S(Q,K)V
其中S(Q,K)可表示为：
式中，dk是查询向量和键向量的维数。
5.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤5中对模型进行无监督预训练的过程表示如下：
步骤5.1，将样本矩阵D作为输入，导入第一层神经网络得到Transformer结构的第1次训练矩阵D1，预训练的目标函数可表示为：
D1＝∑logP(ui,θ)
式中，ui为样本矩阵D中第i个语料，P表示条件概率，该概率为基于参数θ的单兵装备行动策略生成模型建模；
步骤5.2，经过X次的迭代，最终得到训练X次的训练矩阵DX和训练X次的单兵装备行动策略生成模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤6中微调单兵装备行动策略生成模型的过程可以表示如下：
建立一个带有标签的数据集C，数据集中的每个数据通过序列x1,…，xm进行标注，x为该数据样本所对应的行动策略建议，m为标注数据的种类总数，再将数据集C输入至经过预训练的模型中，以获得最终的Transformer模块激活的h，然后将其输入到一个参数为Wy的附加线性输出层来预测输出值y：
P(y|x1,…,xm)＝softmax(hWy)
h表示最后一层Transformer最后一个时间步的输出向量，Wy是参数矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤7中通过单兵装备行动策略生成模型自动生成单兵装备使用建议文本的过程可以表示如下：
步骤7.1，单兵装备中的数采传感器采集当前环境及使用者的实时数据，经过单兵装备行动策略生成模型计算后，通过Linear函数和Softmax函数计算当前实时数据在字典表中所有字的概率，并在字典向量表中取k个字作为备选字集合Topk＝{T1,T2,…,Tk}，T表示备选字；
步骤7.2，将备选字集合Topk再输入文本生成模型中获得新的备选字集合Top'k；
步骤7.3，循环n次步骤7.2并生成使用建议文本Tn。
8.根据权利要求1所述的一种基于行动策略生成的电力检修单兵装备工作方法，其特征在于：步骤8中对建议文本进行完整性校验的过程表示如下：
将结束符、标点符等特殊标识作为判断依据，利用文本优化函数对生成的建议文本Tn进行裁剪，保证语句的完整性；该模型通过所采集的人体体温、心率、血压、呼吸、承受压力信号，来判断穿戴者的健康、温度负荷、疲劳状态，并对现场有电压和没有电压的电线进行分类、评估，当携带者极度疲劳或者误触带电电线时，设备实时发送提醒信息给管理者。
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