[發明專利]一種基于邊緣計算的故障診斷與監測系統

有效

• 申請號: 202110688568.7
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113255584B
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 馮小圣;徐華東;張忠學
• 申請（專利權）人: 德明通訊（上海）股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F9/50;H04L29/08
• 代理公司: 北京中索知識產權代理有限公司 11640
• 代理人: 陳江

1.一種基于邊緣計算的故障診斷與監測系統，其特征在于，包括：

智能儀表設備端和邊緣計算服務設備端，其中：

所述智能儀表設備端包括：邊緣計算組件，傳感器組件，智能儀表網絡通信組件；

所述邊緣計算組件包括：過程趨勢診斷模型模塊、數據預測模型模塊、傳感器故障特征計算模塊；

所述傳感器組件以一定的采樣頻率感知物理世界的變化量，將感知數據存儲到RAM存儲區；

所述智能儀表網絡通信組件接收邊緣計算服務設備發送的四元組數據；

所述邊緣計算服務設備端包括：數據存儲組件，特征篩選算法組件，故障診斷模型組件，邊緣計算服務網絡通信組件；

所述數據存儲組件包括：

上行數據存儲區模塊：用于存儲智能儀表上傳的故障特征值和傳感器狀態；

下行數據存儲區模塊：用于存儲發送給智能儀表的四元組數據；

算法與模型數據存儲區模塊：用于存儲特征篩選算法模塊所需要的相關性系數表以及故障診斷模型的權重值；

所述特征篩選算法組件包括：特征提取算法模塊、特征選擇算法模塊；

所述邊緣計算服務網絡通信組件接收智能儀表設備發送的故障特征值，同時根據當前邊緣計算服務設備的智能儀表狀態決定是否重新運行特征篩選算法更新下行的四元組數據；

所述過程趨勢診斷模型模塊利用峭度值完成儀表未啟動、啟動過程、正常運行、停機過程、異常或故障這5種狀態的診斷；

所述5種狀態的診斷的方法為：當系統處于啟動和停止過程時，此時K3，K為峭度值，分布曲線具有負峭度，此時正態分布曲線峰頂的高度低于正常分布曲線；當系統處于異常或故障時，此時K3，分布曲線具有正峭度，此時正態分布曲線峰頂的高度高于正常正態分布曲線；而在未啟動和正常運行狀態，數據較為穩定，符合正常的高斯分布，此時K=3。

所述數據預測模型模塊根據儀表歷史感知的7個小時的數據預測未來1個小時的數據；采用多元線性回歸模型，多元線性回歸模型的假設空間如下：

其中為待訓練的參數，為輸入的特征向量；定義的代價函數如下：

其中M為樣本的數量，為預測的值，為真值；模型的訓練過程以最小化代價函數為目標，使用多變量梯度下降算法對進行訓練，從而找出一組使得代價函數最小的參數；得到參數后，輸入前7個小時的數據后即可預測未來1個小時的數據；

所述故障診斷模型組件將所述特征篩選算法模塊篩選出來的特征作為多層感知機模型的輸入，根據底層傳感器的不同狀態，載入不同的模型參數，完成對故障的前向推演；故障診斷模型中同一層的每個神經元，其計算公式如下：

其中f表示神經元計算中的激活函數，w表示神經元計算中的權重，x表示神經元計算中的輸入特征值，b表示神經元計算中的偏置；

每個傳感器的貢獻度定義為該傳感器提取的所有特征與因變量的相關性系數的均值，如下式：

其中，m為劃分的窗口數，n為第i個窗口下可滑動的次數，p為特征的數量，為第i個窗口中的第j個子窗口的第k個特征與因變量的相關性系數；

所述特征選擇算法的計算步驟包括：

（1）使用皮爾遜相關系數分別計算自變量與因變量之間的相關性、自變量與自變量之間的相關性，將計算的結果存入到算法與模型數據存儲區中的相關性系數表中，初始化該相關性系數表；

（2）根據每個傳感器的自變量與自變量之間的相關性系數矩陣，使用貪心的策略減少不同特征之間的冗余，即當選取一個特征時盡可能多地刪除與其相關性高的特征；

（3）將經過步驟（2）篩選的特征按照與因變量之間的相關性降序排序，選取前n個特征作為故障診斷模型的輸入，同時根據選取出來的特征更新下行數據存儲區中的四元組信息；

所述故障診斷模型為一個3層的多層感知機，包含1個輸入層、1個隱藏層和1個輸出層，輸入層的神經元個數為篩選出來特征的數量、隱藏層有10個神經元、輸出層的神經元個數為輸出的故障類型的數量。

2.根據權利要求1所述的故障診斷與監測系統，其特征在于，所述傳感器故障特征計算模塊根據邊緣計算服務設備發送的四元組信息，實時計算出邊緣計算服務設備所需要的故障特征，并通過智能儀表網絡通信組件上傳給邊緣計算服務設備。

3.根據權利要求1所述的故障診斷與監測系統，其特征在于，所述特征提取算法模塊根據歷史數據采用基于滑動窗口的方法提取每個窗口中樣本的時域特征，頻域特征，形狀特征；所述特征選擇算法模塊根據相關性系數選擇較優的特征作為故障診斷模型組件的輸入。