[發明專利]一種尾礦充填管路異常智能檢測方法及系統

有效

• 申請號: 202111488714.8
• 申請日: 2021-12-07
• 公開（公告）號: CN114139648B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 劉欣;袁文睿;張德政;任繼平;栗輝;阿孜古麗·吾拉木
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/215;G06F16/2458
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波;付忠林

1.一種尾礦充填管路異常智能檢測方法，其特征在于，包括：

采集尾礦充填過程中管路正常運行狀態下各監測節點的管路參數，并基于采集的管路參數構建時序特征樣本數據；其中，所述管路參數包括流量和壓力；

構建生成對抗網絡模型，并利用所述時序特征樣本數據對構建出的生成對抗網絡模型進行訓練，以得到用于生成偽管路參數的管路參數生成模型；

利用所述管路參數生成模型生成偽管路參數，將當前待檢測管路的實測管路參數與所述管路參數生成模型生成的偽管路參數進行比對；根據比對結果判斷待檢測管路的管路參數是否處于正常范圍，以實現尾礦充填管路的異常檢測；

所述采集尾礦充填過程中管路正常運行狀態下各監測節點的管路參數，并基于采集的管路參數構建時序特征樣本數據，包括：

在充填管路上設置多個監測節點，并在每一監測節點處分別安裝壓力傳感器和流量計，通過壓力傳感器和流量計采集管路正常運行狀態下各監測節點處的管路的實測壓力和管路的實測流量，實現充填管路分段、全覆蓋式的監測；

對采集到的管路的實測壓力和管路的實測流量分別進行預處理；其中，所述預處理包括數據降噪處理和數據標準化處理；

建立基于滑動窗口的時序分割模型，通過所述時序分割模型，根據各實測壓力和流量對應的監測節點編號以及時間標簽，基于預處理后的管路的實測壓力和管路的實測流量，分別構建充填過程中管路流量和壓力時序管輸特征序列；

所述生成對抗網絡模型為基于門控循環單元的對偶式生成對抗網絡模型；

利用所述時序特征樣本數據對構建出的生成對抗網絡模型進行訓練，包括：

將構建的管路流量和壓力時序管輸特征序列作為互相對偶的兩個節點分別進行拼接，分別形成多維流量和多維壓力特征矩陣；

分別以多維流量和多維壓力特征矩陣為輸入，構建兩個任務目標相反的對偶式的生成對抗網絡；每一生成對抗網絡中均包含一個生成器和一個判別器；其中，

生成器采用門控循環單元作為主干結構，用于根據真實的管路參數生成偽管路參數；

判別器采用線性層作為主干結構，用于將生成器所生成的偽管路參數與真實的管路參數進行判別，根據判別結果與真實結果的誤差損失指導生成器偽管路參數的生成；

在生成對抗網絡的訓練過程中，首先，固定判別器的參數，生成器根據判別器的反饋優化其參數；然后，判別器根據生成器最新生成的數據，進行參數的自更新；生成器和判別器進行反復迭代，直到生成的偽管路參數與真實的管路參數相符，滿足判別器要求為止。

2.如權利要求1所述的尾礦充填管路異常智能檢測方法，其特征在于，所述數據降噪處理采用的算法為小波閾值去噪算法。

3.如權利要求1所述的尾礦充填管路異常智能檢測方法，其特征在于，所述基于預處理后的管路的實測壓力和管路的實測流量，分別構建充填過程中管路流量和壓力時序管輸特征序列，包括：

按照時間順序以滑動窗口的大小將預處理后的數據形成的序列分割成多個滑塊；選取其中連續時間的多個滑塊組成序列，作為模型的輸入和輸出；

將整個序列向前移動一個滑塊，然后再次選取其中連續時間的多個滑塊組成序列，直到遍歷完整個序列為止，從而完成時序管輸特征序列的構建。

4.如權利要求1所述的尾礦充填管路異常智能檢測方法，其特征在于，各生成對抗網絡均采用Wasserstein散度的生成對抗網絡訓練方法進行訓練。

5.如權利要求4所述的尾礦充填管路異常智能檢測方法，其特征在于，在生成對抗網絡的訓練過程中，加入生成的時序管輸特征序列與真實的時序管輸特征序列之間的均方差損失項，以指導生成器時序管輸特征序列的生成過程。