CN107526784A - 一种基于矩阵填充的故障诊断方法 - Google Patents

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刘刚
廖恒旭
郭先堂
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University of Shanghai for Science and Technology
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Abstract

本发明涉及一种基于矩阵填充的故障诊断方法，该方法包括如下步骤：(1)获取待诊断的实时状态数据；(2)从数据库中提取与实时状态数据相关的N组历史数据，每组历史数据中包括历史状态数据以及对应的故障状态；(3)将实时状态数据和N组历史数据组成故障诊断矩阵，该故障诊断矩阵中待填充参数为实时状态数据所对应的故障状态；(4)对故障诊断矩阵进行矩阵填充得到待填充参数的数值，进而确定故障状态。与现有技术相比，本发明故障诊断准确程度高。

Description

一种基于矩阵填充的故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种故障诊断方法，尤其是涉及一种基于矩阵填充的故障诊断方法。
背景技术
自人工智能技术出现，此项技术就被迅速的推广，运用于包括工业，金融，商业等诸多领域。同时由于计算机计算能力的提升，将历史数据作为训练集，通过合适的机器学习算法，得到准确度越来越高的预测结果成为了现实。因此人类在公元1997年见证了计算机“深蓝”战胜了世界棋王卡西帕罗夫，又在而后的公元2017年见证了AlphaGo在围棋对弈中战胜了世界冠军李世石。但是目前为止，大多数故障诊断的方式仍然是以模糊推理为主要手段，缺乏对历史状态数据的有效运用。在某种程度上而言，造成了一种对数据资源的浪费。并且模糊规则的设置，尤其是参数的确定会因为不同批次的设备而不同，甚至同一批次的设备需要的参数也会有一定的差别。这就需要人为的不断调整参数，并且存在相当程度的主观性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于矩阵填充的故障诊断方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于矩阵填充的故障诊断方法，该方法包括如下步骤：
(1)获取待诊断的实时状态数据；
(2)从数据库中提取与实时状态数据相关的N组历史数据，每组历史数据中包括历史状态数据以及对应的故障状态；
(3)将实时状态数据和N组历史数据组成故障诊断矩阵，该故障诊断矩阵中待填充参数为实时状态数据所对应的故障状态；
(4)对故障诊断矩阵进行矩阵填充得到待填充参数的数值，进而确定故障状态。
步骤(2)中N组历史数据为与实时状态数据相似度大于设定值的数据。
步骤(2)具体为：采用余弦相似度度量方法计算数据库中所有历史数据的历史状态数据与实施状态数据的相似度，根据相似度由大到小将历史数据进行排序，进而选取前N组历史数据。
所述的相似度通过如下公式得到：
其中，ai为实时状态数据组成的向量，aj为待求取相似度的一组历史数据中的历史状态数据组成的向量，sim(ai,aj)为ai与aj的相似度。
步骤(3)组成故障诊断矩阵具体为：
(31)将每组历史数据中的故障状态采用数字形式表示形成故障状态数值，进而将历史状态数据以及故障状态数值依次排列形成历史数据向量；
(32)采用历史数据向量中各数据的排序顺序对实时状态数据进行排序，将故障状态数值对应位置处设为待填充参数，形成实时数据向量；
(33)将实时数据向量和所有历史数据向量组成形成故障诊断矩阵。
步骤(4)中采用奇异值阈值算法对故障诊断矩阵进行矩阵填充。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
(1)本发明从数据库中选择与实时状态数据相似度更大的数据作为训练数据，以减轻矩阵填充算法的运算量，提高运算效率，选择相似度更大的数据作为训练数据还能够排除不相干的数据干扰，提高预测准确度。
(2)本发明利用奇异值阈值算法实现矩阵填充，从而以历史数据为参考样本，实现故障诊断，避免了人为制定模糊参数的主观性，满足不同设备之间的差异性。
附图说明
图1为本发明基于矩阵填充的故障诊断方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，一种基于矩阵填充的故障诊断方法，该方法包括如下步骤：
(1)获取待诊断的实时状态数据；
(2)从数据库中提取与实时状态数据相关的N组历史数据，每组历史数据中包括历史状态数据以及对应的故障状态；
(3)将实时状态数据和N组历史数据组成故障诊断矩阵，该故障诊断矩阵中待填充参数为实时状态数据所对应的故障状态；
(4)对故障诊断矩阵进行矩阵填充得到待填充参数的数值，进而确定故障状态。
步骤(1)中实时状态数据可能来自不同的平台，因此通过基于DBCOM与变化通知机制的力控接口实现实时状态数据的采集，具体是在基于COM技术的力控组态软件中实现了数据对象的变化通知机制。COM为应用之间提供了一种有效的数据交换机制，称为统一数据传输机制(UDT，Uniform Data Transfer)。它以数据对象作为数据实体，而数据对象则通过IDataObject接口暴露其内部信息。客户程序只要通过某种传输协议就可以得到数据对象的IDataObject接口，以后客户程序就可以直接访问数据对象了。
COM提供了连接点机制以实现双向通讯。在UDT中，客户程序只需实现IAdviseSink接口，其中OnDataChange成员用于数据对象的通知过程。IDataObject::DAdvise函数建立了客户程序接收器对象与数据对象之间的通报连接，一旦连接建立起来，数据发生变化时，就会调用IAdviseSink::OnDataChange函数。
其具体步骤为：首先打开由力控组态软件创建的组态工程，在数据库中新建了注册点temp，作为与C++中的数据通信点。DbCommOcxEf控件就是一个已经封装好的COM组件，在运行程序之前，我们要保证DbCom.ocx已注册成功，确保我们控件可以被实现，它就相当于一个.dll文件被装入进程中。同样的我们创建的CDbCommOcxEf对象类也有其128位的CLSID进行标识。
CDbCommOcxEf对象类：
static CLSID const clsid＝{0x3310fa25,0xa027,0x47b3,{0x8c,0x49,0x10,0x91,0x07,0x73,0x17,0xe9}}
由于客户程序只要知道数据对象的IDataObject接口指针就可以直接访问数据对象。有时候客户程序希望能够及时得知道数据对象发生变化的信息，以便得到最新数据。
因此我们通过声明了一个对象，通过它来获取我们所要的注册点的信息，把这些信息通过IDataObject接口指针存储在通报连接接收器对象内部，实现数据连通。当我们的注册点信息发生变化时，消息映射机制去找到对应的事件控制函数，这里的事件控制函数就是我们的IAdviseSink：：OnDataChange，通过它我们就更新了注册点在C++工程中的信息。这样我们就实现了我们数据对象的变化通知机制。
步骤(2)中N组历史数据为与实时状态数据相似度大于设定值的数据。
步骤(2)具体为：采用余弦相似度度量方法计算数据库中所有历史数据的历史状态数据与实施状态数据的相似度，根据相似度由大到小将历史数据进行排序，进而选取前N组历史数据，这里排序方法采用冒泡排序。
所述的相似度通过如下公式得到：
其中，ai为实时状态数据组成的向量，aj为待求取相似度的一组历史数据中的历史状态数据组成的向量，sim(ai,aj)为ai与aj的相似度。
步骤(3)组成故障诊断矩阵具体为：
(31)将每组历史数据中的故障状态采用数字形式表示形成故障状态数值，进而将历史状态数据以及故障状态数值依次排列形成历史数据向量；
(32)采用历史数据向量中各数据的排序顺序对实时状态数据进行排序，将故障状态数值对应位置处设为待填充参数，形成实时数据向量；
(33)将实时数据向量和所有历史数据向量组成形成故障诊断矩阵。
步骤(4)中采用奇异值阈值算法(SVT算法)对故障诊断矩阵进行矩阵填充。
矩阵填充(Matrix Completion)目的是为了估计矩阵中缺失的部分(不可观察的部分)，可以看作是用矩阵X近似矩阵M，然后用X中的元素作为矩阵M中不可观察部分的元素的估计。在已有训练数据构成矩阵后，这些已知的信息需要满足假设数据矩阵是低秩的，才能够推断出未知的部分。由于2)中对训练数据进行了相似性选择，所以低秩的假设是成立的。用公式表示则如下：
目标函数：minrank(X)；
约束条件：Xi,j＝Mi,j,(x,j)∈Ω；
假如设定：Y＝PΩ(X)，
其中：
则上述膜表函数和约束条件为：目标函数：minrank(X)；
约束条件：PΩ(X)＝PΩ(M)；
M为故障诊断矩阵，X为填充后的故障诊断矩阵。

Claims (6)

1.一种基于矩阵填充的故障诊断方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)获取待诊断的实时状态数据；
(2)从数据库中提取与实时状态数据相关的N组历史数据，每组历史数据中包括历史状态数据以及对应的故障状态；
(3)将实时状态数据和N组历史数据组成故障诊断矩阵，该故障诊断矩阵中待填充参数为实时状态数据所对应的故障状态；
(4)对故障诊断矩阵进行矩阵填充得到待填充参数的数值，进而确定故障状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于矩阵填充的故障诊断方法，其特征在于，步骤(2)中N组历史数据为与实时状态数据相似度大于设定值的数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于矩阵填充的故障诊断方法，其特征在于，步骤(2)具体为：采用余弦相似度度量方法计算数据库中所有历史数据的历史状态数据与实施状态数据的相似度，根据相似度由大到小将历史数据进行排序，进而选取前N组历史数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于矩阵填充的故障诊断方法，其特征在于，所述的相似度通过如下公式得到：
<mrow> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中，ai为实时状态数据组成的向量，aj为待求取相似度的一组历史数据中的历史状态数据组成的向量，sim(ai,aj)为ai与aj的相似度。
5.根据权利要求1所述的一种基于矩阵填充的故障诊断方法，其特征在于，步骤(3)组成故障诊断矩阵具体为：
(31)将每组历史数据中的故障状态采用数字形式表示形成故障状态数值，进而将历史状态数据以及故障状态数值依次排列形成历史数据向量；
(32)采用历史数据向量中各数据的排序顺序对实时状态数据进行排序，将故障状态数值对应位置处设为待填充参数，形成实时数据向量；
(33)将实时数据向量和所有历史数据向量组成形成故障诊断矩阵。
6.根据权利要求1所述的一种基于矩阵填充的故障诊断方法，其特征在于，步骤(4)中采用奇异值阈值算法对故障诊断矩阵进行矩阵填充。
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