專利名稱：自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型提出了一種自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)，可應(yīng)用到異常檢測、故障診斷、模式識別、工業(yè)、經(jīng)濟(jì)管理、圖像、視頻、音頻、信號處理、安全等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目前，異常檢測和故障診斷的應(yīng)用需求極為廣泛，例如在工業(yè)控制領(lǐng)域，很多設(shè)備都要在工作異常時發(fā)出警報，使管理員可以采取及時的處理措施；在施工領(lǐng)域，施工人員迫切需要一種診斷方法和設(shè)備對故障設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行分析，并作出故障定位。在經(jīng)濟(jì)管理，需要一種對于經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法，能夠及時地分析和定位異常和問題。在圖像和視頻處理領(lǐng)域，需要一種方法能夠?qū)Υ嬖诋惓５膱D像和視頻加以定位和分類，特別是視頻檢索、異常檢測研究領(lǐng)域存在需求。對于音頻和信號處理，例如聲納探測、機(jī)械噪音分析，也特別需要一種能夠?qū)Ξ惓Ｐ盘柮舾械漠惓z測，故障診斷分類方法。還有公共安全、 質(zhì)量安全檢測領(lǐng)域，信息異常檢測的必要性就顯得格外重要，強(qiáng)烈需求一種能夠自動運行的異常檢測、問題分類的方法。醫(yī)學(xué)上根據(jù)基因分析病癥，根據(jù)檢查結(jié)果診斷分析病因病情的需求同樣是本發(fā)明的一個典型的應(yīng)用點。上述工業(yè)、經(jīng)濟(jì)管理、圖像、視頻、音頻、信號處理、安全等領(lǐng)域?qū)Ξ惓z測和故障診斷需求都很大，但沒有一種可以解決上述需求的通用的異常檢測，故障診斷分類方法和系統(tǒng)(裝置)。即使在某個特殊領(lǐng)域存在著一些初級的異常檢測、故障診斷方法，例如模板比對法、一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、概率法，也都存在著應(yīng)用局限性、自適應(yīng)性差、準(zhǔn)確度低(誤診誤判率高)和對樣本數(shù)據(jù)嚴(yán)重依賴的問題。而且沒有一種用于多領(lǐng)域的異常檢測、故障診斷分類的分析系統(tǒng)。即使在某個專門的領(lǐng)域存在專用的故障分析儀，使用時對檢測對象的要求十分苛刻，特別是對系統(tǒng)的輸入輸出缺乏自適應(yīng)能力，而且價格昂貴。

實用新型內(nèi)容本實用新型的目的是為滿足上述領(lǐng)域?qū)Ξ惓z測和故障診斷分類系統(tǒng)及方法的需求，克服現(xiàn)有異常檢測、故障診斷方法的上述缺陷，提供了一種自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)克服了應(yīng)用有局限性、自適應(yīng)性差、準(zhǔn)確度低(誤診誤判率高)和對樣本數(shù)據(jù)嚴(yán)重依賴的問題，該方法可以解決工業(yè)、經(jīng)濟(jì)管理、圖像、視頻、音頻、信號處理、安全、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域尚未解決的智能診斷、自動異常檢測、數(shù)據(jù)輔助分析的問題和需求。為了實現(xiàn)上述目的，本實用新型采取了如下技術(shù)方案自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)100，包括采集裝置101、變送裝置102、A/D轉(zhuǎn)換裝置103、自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104、顯示交互裝置105、異常報警裝置106和異常處理裝置107。自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)100的異常檢測故障診斷分類對象是待檢測系統(tǒng)110。[0007]采集裝置101的輸入接在待檢測系統(tǒng)110的M個監(jiān)測點(111-1至111-M)上，采集當(dāng)前監(jiān)測點的模擬信號a(.) =a(ai， ，…， )，其中(i = l，2，…，M)，并同過采集裝置101內(nèi)部的保護(hù)機(jī)制限制接入的模擬信號，保護(hù)后級裝置；采集裝置101的輸出與變送裝置102的輸入相連，將接入的模擬信號經(jīng)過變送裝置102轉(zhuǎn)換成為標(biāo)準(zhǔn)的模擬信號A (.)= A(A1,A2, ...,Ai),其中(i = 1,2,…，M)；變送裝置102的輸出與A/D轉(zhuǎn)換裝置103的輸入相連，將變送器輸出的標(biāo)準(zhǔn)模擬信號轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號x(.) =10^^2，夂，^)，其中(i = 1,2,…，M) ；A/D轉(zhuǎn)換裝置103的輸出與自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104的輸入相連，自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104通過自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類方法對M個監(jiān)測點(111-1至111-M)監(jiān)測的結(jié)果進(jìn)行計算，得出檢測結(jié)果f(.) =f(fi;f2, -,fffl),m= 1,2,…，F(xiàn);自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104的數(shù)字輸入輸出接口與顯示交互裝置105的輸入相連，顯示交互裝置105顯示自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104計算的結(jié)果，并接受操縱者對系統(tǒng)工作狀態(tài)的設(shè)定和對樣本數(shù)據(jù)的輸入；自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104的異常檢測輸出接口與異常報警裝置106相連接，異常報警裝置106用于在發(fā)生異常和故障時，通過警示裝置、通訊工具對操縱者進(jìn)行報警；自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104的異常處理輸出接口與異常處理裝置107相連接，異常處理裝置107在發(fā)生異常和故障時，通過硬件裝置對待檢測系統(tǒng)進(jìn)行控制。所述的待檢測系統(tǒng)110和采集裝置101，采集裝置101的M個輸入裝置是根據(jù)待檢測系統(tǒng)110具體應(yīng)用到一個領(lǐng)域時M個監(jiān)測點(111-1至111-M)的類型而確定的，采集結(jié)果為模擬信號a(.) =a(ai， ，…， )，其中(i = l，2，…，Μ)；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng)110的監(jiān)測點(111-1至111-Μ)的類型為電壓、電流、電阻、溫度、濕度、流量、受力、磁場強(qiáng)度、光強(qiáng)、輻射、振動、角度時，采集裝置則選用與之對應(yīng)的傳感器；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于圖像、視頻處理領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng)110的監(jiān)測點(111-1至111-Μ)的類型為一幅幅圖像時，采集裝置則選用與之對應(yīng)的攝像頭、攝像機(jī)、照相機(jī)、取景器、圖像傳感器、感光元件傳感器、錄像機(jī)、放像機(jī)、計算機(jī)；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于音頻、信號處理領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng) 110的監(jiān)測點(111-1至111-Μ)的類型為聲音信號、電磁波信號、生物信號、雷達(dá)信號、聲納信號、光電信號時，采集裝置則選用與之對應(yīng)的信號傳感器、信號接收器、信號探測器；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于經(jīng)管信息領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng)110的監(jiān)測點(111-1至111-Μ)的類型為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、 化學(xué)分析指標(biāo)、設(shè)備檢測結(jié)果、調(diào)查統(tǒng)計結(jié)果時，采集裝置則選用與之對應(yīng)的計算機(jī)檢測系統(tǒng)、檢測設(shè)備、化學(xué)分析設(shè)備、統(tǒng)計計算設(shè)備。所述的自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104，采用了自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類方法，其中自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300由輸入層301、自適應(yīng)層302、小波函數(shù)計算層303、輸出層304、綜合層305五個部分依次連接構(gòu)成。其中包括M 個輸入層301結(jié)點，M個自適應(yīng)層302結(jié)點，η個小波函數(shù)計算層303結(jié)點，N個輸出層304 結(jié)點和F個綜合層305結(jié)點構(gòu)成。其中Wji為自適應(yīng)層302與小波函數(shù)計算層303的連接權(quán)值，wJk為小波函數(shù)計算層303與輸出層304的連接權(quán)值；Μ、η的取值范圍在5_10之間。其中輸入層301用來存儲經(jīng)過采集、變送、轉(zhuǎn)換處理得到的輸入變量x(. ) =x (X1, X2, -,Xi), (i = 1,2,…，Μ)；自適應(yīng)層302將其自適應(yīng)變換為標(biāo)準(zhǔn)化的待計算量X (.)= X(X1,X2,…，Xi),其中(i = 1,2,…，M)；小波函數(shù)計算層303計算得到未經(jīng)處理的檢測診斷原始計算結(jié)果Y(.) = Y(Yi，Y2，…，Yi),其中(i = l，2，…，N)；輸出層304對檢測診斷原始結(jié)果進(jìn)行逆自適應(yīng)變換，得到檢測診斷計算結(jié)果y(.) = y(yi; y2,…，&)，其中(j = 1,2,…，N)；綜合層305對檢測診斷計算結(jié)果進(jìn)行綜合計算，得到最終的檢測診斷結(jié)果f(.) =f (fj, f2, ···, fm), m = 1,2, ".,F。所述的自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)104，可以是計算機(jī)、工控機(jī)、服務(wù)器、單片機(jī)系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)或硬件電路；可以接受顯示交互裝置105的數(shù)據(jù)輸入、指令輸入，根據(jù)輸入改變采用了自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類方法的系統(tǒng)的工作狀態(tài)；可以根據(jù)操縱者的指令，對指定的異常和故障通過異常報警裝置106進(jìn)行報警；可以根據(jù)操縱者的指令，對指定的異常和故障通過異常處理裝置107進(jìn)行控制量輸出ο自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類方法，由網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練210和網(wǎng)絡(luò)計算 220兩個核心步驟組成。5.1網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練210網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練210由參數(shù)配置211、系統(tǒng)初始化212、建立樣本自適應(yīng)機(jī)制213、自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練214和保存網(wǎng)絡(luò)215五個步驟構(gòu)成。5. 1. 1 參數(shù)配置 211 在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練210和網(wǎng)絡(luò)計算220的計算前，要對自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類方法涉及的參數(shù)進(jìn)行配置。通過顯示交互設(shè)備顯示交互裝置105，輸入訓(xùn)練樣本XtC.)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率η，η的取值一般在W.01，0.7]之間；動量系數(shù)μ，μ的取值一般在(0，1)之間；目標(biāo)熵Et，Et的取值一般在[樣本數(shù)據(jù)精度數(shù)量級Χ10_3，樣本數(shù)據(jù)精度數(shù)量級X 10—1]之間；Sigmoid為激勵函數(shù)參數(shù)θρ θρα和β，取值范圍詳見輸出層 304的計算描述部分。網(wǎng)絡(luò)的輸入層301和自適應(yīng)層302結(jié)點數(shù)Μ、小波函數(shù)計算層303結(jié)點數(shù)η、輸出層304結(jié)點數(shù)N和綜合層305結(jié)點數(shù)F，并將上述參數(shù)保存為DawnnC) = [η, μ ,Et, θ0, θ α , β ,Μ, η, N, F]；輸入并保存綜合層 305 計算公式I2,…，yN)；通過顯示交互裝置1 0 5輸入訓(xùn)練樣本
(xi xiν t tt Λ
xt(..)= xt!1 xt!2 ::· x.2! ^2 Γ ’，其中每一行表示一組訓(xùn)練樣本，Xtji表示第5. 1.2系統(tǒng)初始化212 初始化自適應(yīng)層302和小波函數(shù)計算層303之間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值表WijC.),小波函數(shù)計算層303、輸出層304之間的wjk(..)和小波函數(shù)參數(shù) (.)，1^(.)；5. 1. 3建立樣本自適應(yīng)機(jī)制213監(jiān)控量輸入自適應(yīng)機(jī)制的建立過程如下按照式1至式4計算自適應(yīng)向量
權(quán)利要求1.自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)，其特征在于包括采集裝置 (101)、變送裝置(102)、A/D轉(zhuǎn)換裝置(103)、自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)、顯示交互裝置(10 和異常報警裝置(106)；自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)(100)的異常檢測故障診斷分類對象是待檢測系統(tǒng)(110)；采集裝置(101)的輸入端接在待檢測系統(tǒng)(110)的M個監(jiān)測點上，采集當(dāng)前各監(jiān)測點的模擬信號，采集裝置(101)的輸出端與變送裝置(10 的輸入端相連，變送裝置(102)將采集的模擬信號轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)的模擬信號；變送裝置(102)的輸出端與A/D轉(zhuǎn)換裝置(103) 的輸入端相連，將變送器輸出的標(biāo)準(zhǔn)模擬信號轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號；A/D轉(zhuǎn)換裝置(10 的輸出端與自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)的輸入端相連，自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)通過自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類方法對M個監(jiān)測點監(jiān)測的結(jié)果進(jìn)行計算得出檢測結(jié)果；自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)的數(shù)字輸入輸出接口與顯示交互裝置(10 的輸入相連， 顯示交互裝置(10 顯示自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)計算的結(jié)果，并接受操縱者對系統(tǒng)工作狀態(tài)的設(shè)定和對樣本數(shù)據(jù)的輸入；自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)的異常檢測輸出接口與異常報警裝置(106)相連接，異常報警裝置(106)用于在發(fā)生異常和故障時，通過警示裝置、通訊工具對操縱者進(jìn)行報警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)，其特征在于，所述采集裝置(101)的M個輸入裝置是根據(jù)待檢測系統(tǒng)(110)具體應(yīng)用到一個領(lǐng)域時M個監(jiān)測點的類型而確定的當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng)(110)的監(jiān)測點的類型為電壓、電流、電阻、溫度、濕度、流量、受力、磁場強(qiáng)度、光強(qiáng)、輻射、振動或角度時，采集裝置則選用于之對應(yīng)的傳感器；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于圖像、視頻處理領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng) (110)的監(jiān)測點類型為一幅圖像時，采集裝置(101)則選用于之對應(yīng)的攝像頭、攝像機(jī)、照相機(jī)、取景器、圖像傳感器、感光元件傳感器、錄像機(jī)、放像機(jī)或計算機(jī)；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于音頻、 信號處理領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng)(110)的監(jiān)測點類型為聲音信號、電磁波信號、生物信號、雷達(dá)信號、聲納信號、光電信號時，采集裝置則選用于之對應(yīng)的信號傳感器、信號接收器、信號探測器；當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用于經(jīng)管信息領(lǐng)域時，待檢測系統(tǒng)(110)的監(jiān)測點類型為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、化學(xué)分析指標(biāo)、設(shè)備檢測結(jié)果、調(diào)查統(tǒng)計結(jié)果時，采集裝置則選用于之對應(yīng)的計算機(jī)檢測系統(tǒng)、 檢測設(shè)備、化學(xué)分析設(shè)備或統(tǒng)計計算設(shè)備。
3.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)，其特征在于所述的自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)(104)為計算機(jī)、工控機(jī)、 服務(wù)器、單片機(jī)系統(tǒng)或嵌入式系統(tǒng)。
專利摘要本實用新型是一種自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)，可應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)管理異常檢測、圖像識別分析、視頻檢索、音頻檢索、信號異常檢測、安全檢測等領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括采集裝置、變送裝置、A/D轉(zhuǎn)換裝置、自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類處理機(jī)、顯示交互裝置、異常報警裝置、異常處理裝置七個部分構(gòu)成。自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測故障診斷分類系統(tǒng)的異常檢測故障診斷分類對象是待檢測系統(tǒng)自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本可以自動建立自適應(yīng)機(jī)制，通過小波變換多尺度分析能有效提取信號的特征信息，并能夠得到更加準(zhǔn)確的異常檢測、故障診斷定位結(jié)果。采用本裝置具有通用性，在上述應(yīng)用領(lǐng)域中準(zhǔn)確度高，可實時監(jiān)控，而且成本低。
文檔編號G01D21/00GK202119467SQ201120150280
公開日2012年1月18日 申請日期2011年5月12日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月12日
發(fā)明者喬俊飛, 劉經(jīng)緯, 李會民, 楊蕾, 王普 申請人:北京工業(yè)大學(xué)