CN109444604A - 一种基于卷积神经网络的dc/dc变换器故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：1)错误数据收集；2)数据预处理；3)卷积神经网络深度训练；4)测试诊断精度投入使用。本发明运用卷积神经网络对数据进行训练，结合了深度学习训练技巧，采用数据加强和自适应学习速率来解决过拟合问题，从而提取故障特征；不需要建立精确的数学模型，并且基于信号处理知识、特定设备和故障类型的工程经验，就能从原始数据中提取出具有代表性的特征，与传统的人工特征提取和深层神经网络方法相比，该方法具有较高的诊断性能，能够达到良好的诊断精度。
Description
技术领域
本发明涉及DC/DC变换器故障诊断技术领域，更具体地说，涉及一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法。
背景技术
为了满足现代电力***发展的需要，DC/DC变换器发挥着越来越重要的作用，其健康状况对电力***的性能有重大的影响。传统的诊断方法可分为基于模型和数据驱动的方法。基于模型的方法必须分析电力***中的电气物理过程和组件之间的相互作用，然而在某些情况下，精确的数学模型很难建立；传统的数据驱动方法可用于依靠手工特征提取的故障检测和分类，这需要大量的信号处理知识和设备专门知识。
近年来，深层神经网络概念是机器学习研究的一个新领域，克服了传统机器学习算法的局限性。由于深层神经网络(DNS)的多层结构，它具有从原始数据中获取有代表性特征的良好能力。研究人员已经在许多应用中实现了DNS，然而，由于模型过于复杂，在普通嵌入式设备上实现该模型并不容易。当模型中加入更多的层时，DNS参数呈指数增长，难以计算。
发明内容
为克服现有技术存在的缺陷，本发明提出一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
设计一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
1)错误数据收集；
2)数据预处理；
3)卷积神经网络深度训练；
4)测试诊断精度投入使用。
在上述方案中，在所述步骤1)中，DC/DC变换器由12个IGBT组成,则存在每个IGBT单独出现开路故障及所有IGBT均未出现故障的13种状态，分别收集DC/DC变换器上述13种状态对应的母线电压作为所得数据，定义为X，并对13种状态做编号处理，定义为Y。
在上述方案中，在所述步骤2)中，数据预处理包括以下步骤：
2.1)将步骤1)的样本数据重塑成图片；
2.2)使用归一化方法对样本数据进行规范化，参照公式(1)
2.3)数据增强；
2.4)数据集被随机分成培训和测试的子集。培训子集、测试子集的比例通常分别定义为70％和30％。
在步骤2.3)中，数据增强的方法包括但不限于缩放、旋转、翻转变换、随机修剪、噪声扰动、对比度变换。数据增强的目的是避免卷积神经网络(CNN)数据模型的过度拟合。
在上述方案中，在所述步骤3)中，卷积神经网络深度训练包括以下步骤：
3.1)卷积层：卷积层将图像的输入像素与滤核串连起来，然后利用激活函数生成特征图，通常为RELU函数。过滤器使用相同的内核，也就是称权重共享。Wi和bi分别用来表示第i层Li的权重和偏置，Li-1用来表示第(i-1)层特征图，卷积过程定义如公式(2)，
其中，符号计算本地像素和内核的点积，f(·)是一个非线性的活动函数。利用RELU函数作为模型的激活函数，加速了卷积神经网络的收敛。
3.2)汇集层：池的形式采用最大池层，其滤镜大小为2×2，采用两个向下样品的步幅，每个深度切片在输入时沿宽度和高度各取两个，放弃75％的激活，
其中Pi(k)表示i层中的第k像素的值，k∈[(j-1)W+1,jW]，W是池区域的大小，表示池操作的对应值。
3.3)软极层：输出层为全连通层，其中软极回归用于使神经元的对数符合12种不同故障的概率分布，软极函数参照公式(4)，
3.4)损失函数，参照公式(5)，
其中，m为样本数，I{·}是一个指示性函数，如果y(i)等于J则返回1，如果不等于则返回0。由于失水层的交叉熵函数不需要添加重量衰减项，这将禁止模型的过度拟合。通过在训练过程中将损失函数最小化，对参数进行更新，直至训练结果显示输出为错误数据所对应的故障状态编号。
有不同的学***方梯度的衰减平均值vt和过去梯度的衰减平均值mt。因此，优化算法结合了最近流行的两种方法的优点：AdaGrad和RMSProp，分别计算过去梯度的衰减平均值mt和过去的平方梯度的衰减平均值vt。
其中，β1取值0.9，β2取值0.999；
在亚当的所有培训数据集上，小批量亚当没有更新CNN的权重，而是更新了一小批培训数据集上的权重。
选择一个合理的学习速率很难。如果学习速率过小，则会导致收敛速度很慢。如果学习速率过大，那么其会阻碍收敛，即在极值点附近会振荡。针对这一问题，提出了一种如公式(7)所示的自适应学习速率法。这个技巧可以根据训练迭代次数调整学习速率。
其中，lr为学习速率，n为迭代次数，niter为迭代次数的设定值。
在上述方案中，在所述步骤4)中，采用步骤2)的测试集测试经培训更新后的CNN整体结构的诊断精度，达到要求后，将对象的母线电压数据按照步骤2.1)至步骤2.3)以及步骤3)进行处理，输出故障类型。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明运用卷积神经网络对数据进行训练，结合了深度学习训练技巧，采用数据加强和自适应学习速度来解决过拟合问题，从而提取故障特征；不需要建立精确的数学模型，并且基于信号处理知识、特定设备和故障类型的工程经验，就能从原始数据中提取出具有代表性的特征，与传统的人工特征提取和深层神经网络方法相比，该方法具有较高的诊断性能，能够达到良好的诊断精度。此外，该方法由于具有端到端特征提取能力，可推广到其他类型变换器的故障诊断。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法的流程示意图；
图2是数据重塑的过程示意图；
图3是多种数据增强方法的汇总图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
如图1所示，本发明提供一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
1)错误数据收集。在步骤1)中，DC/DC变换器由12个IGBT组成,存每个IGBT单独出现开路故障及所有IGBT均未出现故障的13种状态，分别收集DC/DC变换器上述13种状态对应的母线电压作为所得数据，定义为X，并对13种状态做编号处理，定义为Y。
2)数据预处理。在步骤2)中，数据预处理包括以下步骤：
2.1)将步骤1)的样本数据重塑成图片，如图2所示。
2.2)使用归一化方法对样本数据进行规范化，参照公式(1)，
2.3)数据增强。在步骤2.3)中，数据增强的方法包括但不限于缩放、旋转、翻转变换、随机修剪、噪声扰动、对比度变换，如图3所示。
2.4)数据集被随机分成培训和测试的子集。
3)卷积神经网络深度训练。在步骤3)中，卷积神经网络深度训练包括以下步骤：
3.1)卷积层：卷积层将图像的输入像素与滤核串连起来，然后利用激活函数生成特征图，参照公式(2)的RELU函数，
在公式(2)中，Wi和bi分别用来表示第i层Li的权重和偏置，Li-1用来表示第(i-1)层特征图，符号计算本地像素和内核的点积，f(·)是一个非线性的活动函数；
3.2)汇集层：池的形式采用最大池层，其滤镜大小为2×2，采用两个向下样品的步幅，每个深度切片在输入时沿宽度和高度各取两个，放弃75％的激活，
其中，Pi(k)表示i层中第k像素的值，k∈[(j-1)W+1,jW]，W是池区域的大小，表示池操作的对应值；
3.3)软极层：输出层为全连通层，其中，采用公式(4)的软极回归函数使神经元的对数符合12种不同故障的概率分布，
3.4)采用如公式(5)的损失函数，损失函数表示数据标签与CNN预测输出之间的差异；在训练过程中将损失函数最小化，对参数进行更新，直至训练结果显示输出为错误数据所对应的故障状态编号，
公式(5)中，m为样本数，I{·}是一个指示性函数，如果y(i)等于J则返回1，如果不等于则返回0。在步骤3.4)中，采用自适应矩量估计方法来最小化损失函数；采用如公式(6)的亚当学***方梯度的衰减平均值vt和过去梯度的衰减平均值mt，
其中，β1取值0.9，β2取值0.999；
采用如公式(7)的自适应学习速率法，根据训练迭代次数调整学习速率，
其中，lr为学习速率，n为迭代次数，niter为迭代次数的设定值。
4)测试诊断精度投入使用。在步骤4)中，采用步骤2)的测试集测试经培训更新后的CNN整体结构的诊断精度，达到要求后，将对象的母线电压数据按照步骤2.1)至步骤2.3)以及步骤3)进行处理，输出故障类型。
附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (7)
1.一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)错误数据收集；
2)数据预处理；
3)卷积神经网络深度训练；
4)测试诊断精度投入使用。
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤1)中，DC/DC变换器由12个IGBT组成,存在每个IGBT单独出现开路故障及所有IGBT均未出现故障的13种状态，分别收集DC/DC变换器上述13种状态对应的母线电压作为所得数据，定义为X，并对13种状态做编号处理，定义为Y。
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤2)中，数据预处理包括以下步骤：
2.1)将步骤1)的样本数据重塑成图片；
2.2)使用归一化方法对样本数据进行规范化，参照公式(1)，
2.3)数据增强；
2.4)数据集被随机分成培训和测试的子集。
4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤2.3)中，数据增强的方法包括但不限于缩放、旋转、翻转变换、随机修剪、噪声扰动、对比度变换。
5.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤3)中，卷积神经网络深度训练包括以下步骤：
3.1)卷积层：卷积层将图像的输入像素与滤核串连起来，然后利用激活函数生成特征图，参照公式(2)的RELU函数，
其中，Wi和bi分别用来表示第i层Li的权重和偏置，Li-1用来表示第(i-1)层特征图，符号计算本地像素和内核的点积，f(·)是一个非线性的活动函数；
3.2)汇集层：池的形式采用最大池层，其滤镜大小为2×2，采用两个向下样品的步幅，每个深度切片在输入时沿宽度和高度各取两个，放弃75％的激活，
其中，Pi(k)表示i层中第k像素的值，k∈[(j-1)W+1,jW]，W是池区域的大小，表示池操作的对应值；
3.3)软极层：输出层为全连通层，其中，采用公式(4)的软极回归函数使神经元的对数符合12种不同故障的概率分布，
3.4)采用如公式(5)的损失函数，损失函数表示数据标签与CNN预测输出之间的差异；在训练过程中将损失函数最小化，对参数进行更新，直至训练结果显示输出为错误数据所对应的故障状态编号，
其中，m为样本数，I{·}是一个指示性函数，如果y(i)等于J则返回1，如果不等于则返回0。
6.根据权利要求5所述的一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤3.4)中，采用自适应矩量估计方法来最小化损失函数；采用如公式(6)的亚当学***方梯度的衰减平均值vt和过去梯度的衰减平均值mt，
其中，β1取值0.9，β2取值0.999；
采用如公式(7)的自适应学习速率法，根据训练迭代次数调整学习速率，
其中，lr为学习速率，n为迭代次数，niter为迭代次数的设定值。
7.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤4)中，采用步骤2)的测试集测试经培训更新后的CNN整体结构的诊断精度，达到要求后，将对象的母线电压数据按照步骤2.1)至步骤2.3)以及步骤3)进行处理，输出故障类型。
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