[發明專利]基于時間卷積網絡的故障診斷模型構建方法及裝置

有效

• 申請號: 202110555046.X
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113033786B
• 公開（公告）日: 2021-08-13
• 發明（設計）人: 宋佳;艾紹潔;尚維澤;趙凱;蔡國飆
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

1.一種基于時間卷積網絡的故障診斷模型構建方法，其特征在于，包括：

獲取可調參數及對應的參數值搜索空間；

根據增強型遺傳算法的編碼規則、所述可調參數及對應的參數值搜索空間，生成初始種群；所述初始種群包括設定數量的參數染色體；

針對于每個所述參數染色體，基于時間卷積網絡的結構及所述參數染色體，生成與所述參數染色體對應的初始模型；

根據預先獲取的故障診斷數據、所述初始模型及所述參數染色體，確定所述初始模型對應的所述參數染色體的適應度；

根據所述參數染色體及對應的適應度及預設的遺傳結束條件，確定所述可調參數的優選參數值；

基于所述可調參數的優選參數值，生成故障診斷模型；

所述可調參數包括多個子參數；針對于每個子參數，所述參數值搜索空間包括所述子參數對應的多個待選參數值；

根據增強型遺傳算法的編碼規則、所述可調參數及對應的參數值搜索空間，生成初始種群的步驟，包括：

針對于每個子參數，基于增強型遺傳算法的編碼規則及所述子參數對應的待選參數值，生成所述待選參數值對應的二進制字符串；

隨機選取每個所述子參數對應的一個二進制字符串，生成設定數量的參數染色體；所述參數染色體包括按照預設順序連接的各個子參數的待選參數值對應的二進制字符串；

將設定數量的所述參數染色體確定為初始種群；

根據所述參數染色體及對應的適應度及預設的遺傳結束條件，確定所述可調參數的優選參數值的步驟，包括：

基于所述參數染色體的適應度，從所述初始種群中選取設定數量的參數染色體形成父代種群；

對所述父代種群進行遺傳操作，得到子代種群；所述遺傳操作包括選擇操作、交叉操作、變異操作及精英個體復制操作；所述子代種群包括設定數量的參數染色體；

基于時間卷積網絡的結構、所述子代種群及所述故障診斷數據，確定所述子代種群中，每個參數染色體的適應度；

將所述適應度最高的參數染色體確定為所述子代種群中的最優個體；

基于所述最優個體及預設的遺傳結束條件，判斷是否停止遺傳；

如果停止，將所述最優個體對應的待選參數值確定為所述可調參數的優選參數值；

如果不停止，將所述子代種群及所述父代種群合并成為種群；

基于所述種群中，所述參數染色體的適應度，更新所述父代種群；所述父代種群包括設定數量的參數染色體；

繼續執行對所述父代種群進行遺傳操作，得到子代種群的步驟，直到所述最優個體滿足預設的遺傳結束條件。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述子參數包括網絡結構參數或訓練參數；所述網絡結構參數對應的參數值搜索空間包括多個第一待選參數值；所述訓練參數包括對應的參數值搜索空間包括多個第二待選參數值；

基于增強型遺傳算法的編碼規則及所述子參數對應的待選參數值，生成所述待選參數值對應的二進制字符串的步驟，包括：

當所述子參數為網絡結構參數時，基于增強型遺傳算法的編碼規則及所述網絡結構參數的第一待選參數值，生成所述第一待選參數值對應的二進制字符串；

當所述子參數為訓練參數時，基于增強型遺傳算法的編碼規則及所述訓練參數的第二待選參數值，生成所述第二待選參數值對應的二進制字符串。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述網絡結構參數包括卷積核大小、殘差塊個數及隱含層通道數；所述訓練參數包括丟包率及批大小。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于時間卷積網絡的結構及所述參數染色體，生成與所述參數染色體對應的初始模型的步驟，包括：

對所述參數染色體進行解碼，得到所述參數染色體對應的第一待選參數值及第二待選參數值；

按照預設的時間卷積網絡的拓撲結構，生成與所述參數染色體對應的初始模型；其中，所述初始模型的網絡結構參數與所述第一待選參數值相匹配。