[發(fā)明專利]基于差異演化的互補分類回歸樹的故障診斷方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011211079.4
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112507790B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發(fā)明（設計）人: 馬速良;李建林;李金林;李雅欣;李窮;譚宇良
• 申請（專利權）人: 北方工業(yè)大學;北京聯(lián)智匯能科技有限公司;安徽綠沃循環(huán)能源科技有限公司
• 主分類號: G06F18/24
• 分類號: G06F18/24;G06F18/213;G06F18/2411;G06F18/214
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王立普

1.一種基于差異演化的互補分類回歸樹的故障診斷方法，其特征在于，包括：

獲取樣本集合；所述樣本集合包括多種故障類別對應的樣本信號，每個樣本信號為對應故障類型下設備的運行信號；

對所述樣本集合中每個樣本信號進行分析，得到每個樣本信號對應的樣本特征向量，進而得到所有樣本特征向量組成的樣本特征向量集合；

根據(jù)所述樣本特征向量集合，以遺傳算法為差異性演化基礎獲得互補分類回歸樹模型，具體包括：

初始化遺傳算法的參數(shù)；所述遺傳算法的參數(shù)包括：初始種群和迭代停止條件，所述初始種群中每個個體用二進制編碼表示，每個個體的二進制編碼長度為樣本特征向量的特征數(shù)量；

對于每一次迭代，獲取當前迭代的原始種群和互補種群；當前迭代的所述互補種群中第j個個體的二進制編碼為所述原始種群中第j個個體的二進制編碼進行0和1互置后得到的編碼序列；當當前迭代為第1次迭代時，當前迭代的原始種群為所述初始種群；

對于所述原始種群的第j個個體，根據(jù)所述原始種群中所述第j個個體的二進制編碼，選擇所述樣本特征向量集合中每個樣本特征向量的部分特征，構建所述第j個個體對應的分類回歸樹，得到所述第j個個體的原始分類回歸樹；

對于所述互補種群的第j個個體，根據(jù)所述互補種群中所述第j個個體的二進制編碼，選擇所述樣本特征向量集合中每個樣本特征向量的部分特征，構建所述第j個個體對應的分類回歸樹，得到第j個個體的互補分類回歸樹；

依次得到每個個體的原始分類回歸樹和互補分類回歸樹；

根據(jù)每個個體的原始分類回歸樹和互補分類回歸樹，計算每個個體的適應度值；

根據(jù)所有個體的適應度值，確定當前迭代的最優(yōu)個體；當前迭代的最優(yōu)個體為所有個體中適應度值最高的個體；

根據(jù)當前迭代的最優(yōu)個體，確定當前迭代的歷史最優(yōu)個體；

判斷是否到達迭代停止條件；

當?shù)竭_迭代停止條件時，將當前迭代的歷史最優(yōu)個體對應的原始分類回歸樹和互補分類回歸樹確定為所述互補分類回歸樹模型；

當未到達迭代停止條件時，采用遺傳算法對所述原始種群進行更新，得到下一次迭代的原始種群，迭代次數(shù)加1，返回“獲取當前迭代的原始種群和互補種群”的步驟，進入下一次迭代；

所述互補分類回歸樹模型包括原始分類回歸樹和互補分類回歸樹，所述原始分類回歸樹為原始種群對應的分類回歸樹，所述互補分類回歸樹模型為互補種群對應的分類回歸樹；

基于分類回歸樹所有葉節(jié)點的基尼指數(shù)之和與葉節(jié)點數(shù)量，確定所述互補分類回歸樹模型中最優(yōu)的分類回歸樹，得到設備的故障診斷模型，具體包括：

獲取所述互補分類回歸樹模型中原始分類回歸樹中全部葉節(jié)點基尼指數(shù)之和和全部葉節(jié)點數(shù)量

獲取所述互補分類回歸樹模型中互補分類回歸樹中全部葉節(jié)點基尼指數(shù)之和和全部葉節(jié)點數(shù)量

判斷是否滿足

若滿足將所述互補分類回歸樹模型中互補分類回歸樹確定為設備的故障診斷模型；

若不滿足將所述互補分類回歸樹模型中原始分類回歸樹確定為設備的故障診斷模型；

基于所述設備的運行信號，采用所述設備的故障診斷模型對所述設備進行故障診斷。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于差異演化的互補分類回歸樹的故障診斷方法，其特征在于，所述對于所述原始種群的第j個個體，根據(jù)所述原始種群中所述第j個個體的二進制編碼，選擇所述樣本特征向量集合中每個樣本特征向量的部分特征，構建所述第j個個體對應的分類回歸樹，得到所述第j個個體的原始分類回歸樹，具體包括：

獲取所述原始種群中所述第j個個體的二進制編碼中數(shù)值為1的P個編碼位；

根據(jù)數(shù)值為1的編碼位，獲取所述樣本特征向量集合中每個樣本特征向量中與P個編碼位對應的P個特征；

根據(jù)每個樣本特征向量的P個特征，生成分類回歸樹，得到所述第j個個體的原始分類回歸樹。