基于机器学习算法的电气设备故障预测与诊断.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.1(下)-39-高 新 技 术通过机器学习,运营商能够制定更智能化的维护策略,缩短计划外停机时间,延长设备寿命,降低维护成本。因此,基于机器学习算法的电气设备故障预测与诊断已经成为工程行业研究的热门课题,为提高电力系统的可用性和可维护性、减少能源浪费并降低成本提供了重要的工具和技术。1 基于特征提取的电气设备图像分类识别1.1 反卷积网络概念1.1.1 反池化操作反池化是反卷积网络中的一个关键操作,用于恢复池化操作造成的信息丢失。在卷积神经网络中,池化操作(如最大池化或平均池化)用于缩小特征图的空间尺寸、提高计算效率并降低过拟合风险1。然而,这会导致特征图的分辨
2、率降低,不适合执行后续任务,如对象定位或分割。反池化的目标是还原池化操作前的特征图,通过将最大值或平均值填充回原始位置来恢复特征图的空间细节。反池化操作通常与最大池化和平均池化相对应。反池化操作的主要方法如下。1)最大值反池化。最大值池化的反操作是将每个池化区域中的最大值放回原始位置,而其他位置填充为零,以保留原始图像的重要特征。2)平均值反池化。平均值池化的反操作是将池化区域的平均值填充回原始位置,可以减少信息丢失,但对对象边界等细节信息的还原效果可能不如最大值反池化。3)掩码反池化。掩码反池化使用一个掩码矩阵来指示池化区域中需要和不需要填充的位置,以便更精确地控制信息的还原。1.1.2 反
3、卷积运算反卷积运算也称为转置卷积,是反卷积网络的核心部分。它与标准卷积运算相反,用于将低维的特征映射扩展到高维的特征映射,从而实现空间上的上采样,如公式(1)所示。1T1NiiiisRfz=(1)式中:si代表第 i 层反卷积重构图;fiT代表反卷积核;zi代表特征图。在标准卷积中,卷积核对输入特征图执行卷积运算,将其降维到更小的尺寸2。反卷积运算的过程如下。1)填充。为了保持输出尺寸与输入尺寸一致,通常需要在输入特征图的边缘填充零值。2)卷积操作。使用反卷积核对填充后的输入特征图进行卷积运算,生成一个扩大尺寸的特征图。3)步幅。与填充和卷积核的尺寸一起,步幅控制了输出特征图的尺寸,较大的步幅
4、会导致输出尺寸更大。4)权重共享。反卷积运算通常也使用共享权重,与标准卷积类似,以减少参数数量并提高网络的泛化能力。反卷积运算的输出通常是高维的特征图,可作为后续网络层的输入。这有助于逐步还原特征图的细节,从而完成更准确的对象定位、分割或图像重建等任务。1.2 智能识别网络主体网络结构1.2.1 反卷积特征提取学习反卷积是一种用于特征上采样的操作,通过将低维的特征图扩展到更高维来保留空间信息和细节(如图 1 所示)。反卷积的操作的关键步骤如下。1)填充、在输入特征图的边缘填充零值,以保持输出尺寸与输入一致。2)卷积操作。使用反卷积核对填充后的输入特征图进行卷积操作,以生成扩大尺寸的特征图。3)
5、步幅。步幅参数控制输出特征图的尺寸,较大的步幅将导致出现更大的输出尺寸。4)权重共享。采用权重共享来减少参数数量并提高泛化性能。反卷积的输出通常是高维的特征图,具有更多的空间细节和语义信息。这些特征图可用作后续的图像分割、对象检测或图像重建等任务的输入,并提高任务精度3。本文假设样本中包括 N 个训练样本,通过对卷积核 f 进行迁移学习,得到初始卷积核,再将图像数据输入该卷积核,得到与之对应的特征图。其中向前传播卷积的计算如公式(2)所示。111NiiiizRfz=(2)式中:zi代表特征图;zi-1代表原始图;fi代表不同层卷积核。通过上述公式对模型进行训练,将解标签设为bim,将基于机器学
6、习算法的电气设备故障预测与诊断陈晨(山东兖矿技师学院,山东 邹城 273500)摘 要:本文旨在探索基于机器学习算法的电气设备故障预测与诊断方法,针对电力系统和工业自动化中设备故障对系统稳定性和安全性的重要影响,利用机器学习技术,特别是反卷积特征学习和随机矩阵理论,提前识别潜在故障,实现故障诊断和预测。在试验中,通过反卷积特征学习,成功地检测到设备运行中的异常模式,并利用随机矩阵理论准确诊断出多种故障类型。本文研究结果为电力系统和工业自动化中的故障预测和诊断提供了有力支持,为预防和修复故障提供了更准确、可靠的工具。关键词:反卷积特征学习;电器设备;故障预测中图分类号:N941文献标志码:A图
7、1 反卷积特征学习流程输入图像I输出图像s3重构图s2重构图s1特征图z1特征图z2特征图z3中国新技术新产品2024 NO.1(下)-40-高 新 技 术模型得出的结果与正确标签信息进行代价函数计算,如公式(3)所示。()()11112NMiimmimJfbb=(3)式中:M 代表总类别;J(f)代表代价函数。在此基础上,本文引入 MB-SGD 算法,对代价函数进行权值更新,如公式(4)所示。()()()11111NiiiiJf tf tNf t=(4)式中:代表学习率;t 代表当前时刻。经过公式(4)的计算,反向参数训练结束,开始对图像进行分类。1.2.2 主体网络系统流程智能识别网络的主
8、体网络系统流程步骤如下。1)输入图像。将待识别的图像输入网络中。2)特征提取。通过反卷积特征提取学习,从输入图像中提取高层次的特征表示。3)识别学习。通过改进的卷积神经网络识别学习,将特征表示映射到识别结果。4)网络输出图像中识别的对象、特征或模式,整体系统流程是端到端的,通过反卷积特征提取学习和改进的卷积神经网络识别学习的相互配合,来对图像进行高效特征提取和准确识别。2 基于随机矩阵理论的电气设备故障预警2.1 电气设备运行状态参量的多维矩阵表征本文设定电力网络中所有设备的总参量状态为 m,其中某一个状态量在时间 t 内产生的行向量如公式(5)所示。x(t)=x11 x12.x1T(5)式中
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