CN113822257B - 一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,首先通过提取振动信号的无量纲参数降低不同设备对异常样本的影响,再通过数据标准化消除不同特征之前的尺度影响,然后通过对异常样本的支持向量应用虚拟样本技术获得一定数量的虚拟样本,提高了训练样本数量,利用支持向量机训练模型,提高训练模型的推广能力提高了分类模型的推广能力。本方法利用时域无量纲特征建模,消除不同设备振动数据的尺度影响,利用支持向量的稀疏性进行插值获取足够多虚拟样本,使插值后的样本和原有样本的保持近似一致的概率分布;基于支持向量机建立分类模型,对小样本学习具有很好的泛化性能,提高了异常振动信号识别的鲁棒性,可有效用于实时工业监测。
Description
技术领域
本发明涉及测量测试技术领域,具体涉及一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法。
背景技术
异常点挖掘(outlier mining)(通常又称为异常点检测和分析)自从 1980 年被提出以来,经历了几次兴衰交替,近几年,异常点挖掘(outlier mining)再次成为数据挖掘技术领域中具有重要意义的研究方向。异常点就是指海量的数据中的极少量的错误信息,而这极少量的错误信息也可能对社会造成巨大的损失,而异常点挖掘就是指将这一部分极少量的错误信息从海量的信息数据中找出来的方法。随着现实世界的复杂化和多变化,这些复杂异构的数据集中异常点的出现有不同的原因,其中一些异常点可能是因为数据缺失或者错误的输入以及错误的使用测量仪器而造成的,我们把这些异常点叫做错误的数据,这些数据是可以应用某些方式来变换和提出的;其他一些异常点的引起原因可能是数据本身,这些异常点也可能包含一些很有价值的信息,这些异常点往往是数据挖掘中的中心研究内容。因此异常点挖掘的意义已不再局限于早期的消除噪声数据,还在于发现潜在于数据背后的有意义的信息,并对其进行分析和理解。异常点作为蕴藏在海量数据集中的少量数据,已有的数据挖掘方法虽然在分类或模式学习方面表现得很成熟,但在异常点挖掘这个特殊的数据挖掘任务面前还不是很完善,因此,深入探讨异常点挖掘的理论和方法非常必要。异常点检测可以应用到各个的方面,例如气候的变化、基因突变等。异常点挖掘发展至今,出现了许多经典方法,如基于密度的算法、基于聚类的算法、基于距离的算法等。每种算法各有利弊,如基于距离的异常点挖掘是通过 k - 邻域距离来确定是否异常。缺点是对参数的依赖性很强。在基于密度的异常点挖掘中,通过每一个数据点的邻域来判断这个数据是否为异常点。缺点是对序列数据和低密度数据对象不能很好的度量。基于偏差的异常点挖掘是通过对测试数据主要特征的检验来判断是否为异常点。缺点是实际应用比较少。综上可知,针对异常点检测有这么多的经典方法,但是还没有任何一个方法可以完美的解决这个问题, 因此需要对这些方法进行合理的改进。
现有技术中,应用粗糙集原理作为异常点检测能够明确的解释异常数据的挖掘过程;在这种算法中,以分类讨论作为异常点分析的基础,最后给出了异常属性的定义;基于偏差的异常点检测方法。
利用数据集中数据对象在各区域的集中程度来判断出数据集中的异常点,把偏离集中区域很远的数据对象确定为异常数据。目前,在基于偏差的异常点检测方法中,主要有两种主流的技术: OLAP 数据立方体技术和顺序化技术。这种技术是一种基于偏差对异常数据进行检测的算法。这种可视化的方式可以更加方便用户使用,可以根据用户的需求对某一标定下的单元值进行进一步的分析。基于深度对异常点进行检测的算法同样可以处理分布并非符合某种特定规律的数据集。其原理为处于较浅层数据点成为异常点的可能性比处于更深层的数据更大,因此这种算法可以省去较深的层中数据对象被检测异常点步骤,大大提高计算效率。在基于聚类的异常点检测方法中,具有相同特征的数据对象被尽可能的聚集在一起,形成一个又一个的簇,并要求簇与簇之间尽量的不相似。异常点检测的目的是找到与其他数据对象偏离的数据对象,而聚类的方法的目的则是找到与那些紧密相关的数据,因此,看起来聚类的方法和异常点检测的方法似乎是相对立的,但通过改进,聚类的方法已经被应用在异常点检测的数据挖掘中因为大部分基于聚类对异常数据进行检测的算法的复杂性都很小,因此这类异常数据检测方法一般会拥有很高的效率。基于密度的异常点检测算法所检测出的异常点更加全面,并且基于密度对异常数据进行检测的方法可以用于分析密度分布不均匀的数据集。其原理是通过衡量计算数据与其邻域数据的某种“密度”来判断计算数据的异常程度的。
粗糙集算法在进行异常点检测时会考虑数据所具有的所有属性值,因此,在对具有多维度属性的数据集进行检测时,会显得效率很低;基于偏差的异常点检测算法,使用这种技术时需要满足对于所有的子集,都需要知道前一子集与这一子集的差异程度。然而,在实际的异常点检测案例中,数据集大多是高维度并具有多重属性的,并且很难确定数据集的主要特征。因此,在利用基于偏差进行异常点检测时,往往很难以选取合适的相异度来度量数据的偏差程度,所以基于偏差的异常点检测方法往往只是用于科学理论研究中,很少出现在实际的异常点检测案例当中。基于深度的异常点检测方法也可以用来处理具有多维空间中的数据点。但是随着维数的增加[54],检测的复杂度会大大升高,大大影响异常点检测的效率,因此,基于深度的异常点检测方法一般只应用在维数较低的空间中,而对于具有高维空间的数据集,一般很少采用这种方法。基于聚类异常点检测算法中,由于聚类规格的选取会大大影响聚类算法的准确性,因此要根据实际情况来选取适合的聚类算法。基于密度的异常点检测方法需要知道样本的概率分布,这在实际应用中是比较困难的。
发明内容
本发明是为了解决基于传统异常点检测方法鲁棒性低、实时性差等问题,提供一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,首先通过提取振动信号的无量纲参数降低不同设备对异常样本的影响,再通过数据标准化消除不同特征之前的尺度影响,然后通过对异常样本的支持向量应用虚拟样本技术获得一定数量的虚拟样本,提高了训练样本数量,利用支持向量机训练模型,提高训练模型的推广能力提高了分类模型的推广能力。
本发明提供一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,包括以下步骤:
S1、无量纲特征提取:分别提取正常信号样本集合和异常信号样本集合中每个信号样本的无量纲特征变量,得到正常信号无量纲特征集合和异常信号无量纲特征集合,其中,P为正常信号样本的数量,Q为异常信号样本的数量,L为每个信号样本的信号长度;
无量纲特征变量的种类包括:时域偏度、时域峭度、时域峰值因子、时域裕度因子、时域波形因子和时域脉冲指数;
S4、获得虚拟样本集:判断异常信号归一化样本集合的支持向量在k个近邻中是否稀疏:如果是,则使用内插方法获得虚拟样本,如果否,则使用外插方法获得虚拟样本,虚拟样本形成虚拟样本集合,,其中k为奇数,R为虚拟样本的数量;
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,
步骤S2中,尺度归一化的公式为:
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,步骤S3和步骤S5中,通过SVM算法获取支持向量。
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,步骤S3中,线性支持向量机的具体使用方法为:
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,
求解最优超平面的方法为:
其中C为惩罚因子,C>0;
对偶形式为:
其中,α为Lagrange乘子。
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,
最优分类面为:
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,惩罚因子C通过训练集5折交叉验证自动获取。
本发明所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,作为优选方式,步骤S4中,k为5。
本发明目的旨在利用时域无量纲特征,通过支持向量机获取异常振动信号对应的支持向量,对该支持向量内插或者外插的方式构造虚拟样本,提高样本容量,并再次根据支持向量机构造分类模型识别异常振动信号,更好的为设备的故障诊断、健康管理等相关领域服务。
无量纲特征提取
数据预处理:尺度归一化(数据标准化)
数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。
将原始特征集归一化为均值为0、方差1的数据集,归一化公式如下:
模型训练:支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的定性分析算法。它是Vapnik等人在统计学习理论和结构风险最小化(Structural Risk Minimization, SRM)原则的基础上,建立起来的一种通用的机器学习算法。它根据有限的样本信息,在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。其基本原理如下:
假设训练样本集,其中为第i个样本,是的标记,即第i个样本所对应的类别信息。在二分类问题中将其记做。如果训练样本线性可分或近似线性可分,则一定可以找到一个最优超平面将两类样本正确分开,且使得两类样本到超平面的间隔最大。设该最优超平面为:
超平面将两类样本正确分开意味着:
即求解优化问题:
最优分类面为:
对于非线性分类问题时,支持向量机利用非线性变换将输入空间中线性不可分的数据映射到高维的特征空间,通过在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性分类。高维空间中的内积可以用核函数来表示,常用的核函数有RBF核、多项式核、Sigmoid核等,这时相应的优化目标函数变为:
相应地,最优分类面变为
对多分类问题分解为多个二分类问题进行投票决策。
虚拟样本生成
在故障诊断分析中,获取充足的训练样本通常需要耗费大量的人力物力。因此如何在少量训练数据下,提高传统学习器的泛化能力,就成了一个值得研究的课题。训练样本数据很少的情况下的学习问题被称为小样本学习问题。为了提高小样本问题上的学习能力,近些年产生了许多优秀的方法,如半监督学习、主动学习以及直推式学习策略。这些方法的一个共同特点是需要大量的未标记样本作为学习的辅助样本,而这个要求在某些时候也是很难满足的。 1994年, Poggio和Vetter提出了虚拟样本的思想。虚拟样本是指在未知样本概率分布函数的情况下,利用所研究的领域的先验知识,结合已有的训练样本产生待研究问题的样本空间中的部分合理样本。Nguyen等人提出了边界上采样(Border Over-smpling: BOS)方法产生虚拟样本,该方法基于对支持向量的内插或者外插产生虚拟样本,其基本思想如下:
1. 对于原始训练样本,利用SVM算法提取少类样本的支持向量
2. 对于获得的每一个少类样本的支持向量,判断其在对应的k(k为奇数)近邻中是否稀疏。如果稀疏,则采用内插方法获得虚拟样本,否则利用外插方法获得虚拟样本,相比SMOTE方法, BOS方法对支持向量进行内插或者外插。
方案流程
为了有效对异常振动信号进行识别,提高后续故障诊断效果,本发明首先通过计算时域信号的六个无量纲特征,接下来对特征进行尺度归一化(数据标准化)预处理,消除各个特征指标之间的尺度影响。基于该特征利用支持向量机对两类信号(正常信号、异常信号)进行训练,建立分类超平面和支持向量:对异常信号中的每个支持向量,根据其在k近邻中是否稀疏对其进行对应的内插值、外插值运算生成一定数量的虚拟样本,利用原始样本和新生成的虚拟样本构建新的训练集,重新利用支持向量机训练,获得机器学习最终训练模型。对待预测信号经过无量纲特征提取及尺度归一化预处理后,根据训练模型自动给出对应预测结果(是否为异常信号)。
1. 分别计算正常信号样本集合和异常信号样本集合中每个信号的六个无量纲特征变量:时域偏度、时域峭度、时域峰值因子、时域裕度因子、时域波形因子、时域脉冲指数,将原始正常信号样本集合和异常信号样本集合从L个特征压缩为6个特征,即:和
3.对步骤2中两类样本集合利用线性支持向量机(基于5折交叉验证选择超参数)建立分类模型并获取支持向量。
本发明具有以下优点:
(1)本方法利用时域无量纲特征建模,消除了不同设备振动数据的尺度影响,提高了后续模型的稳健性和推广性;
(2)本方法利用支持向量的稀疏性进行插值获取足够多的虚拟样本,使插值后的样本和原有样本的保持近似一致的概率分布;
(3)本方法基于支持向量机建立分类模型,该机器学习算法本身对小样本学习具有很好的泛化性能;
(4)本方法主要涉及两个参数:支持向量K近邻参数,该参数对预测模型结果不敏感;线性支持向量机惩罚参数C,该参数通过训练集5折交叉验证自动获取,所以该方法全过程对参数选择不敏感,提高了异常振动信号识别的鲁棒性;
(5)本方法计算过程中涉及线性插值、支持向量机、无量纲特征提取等算法,计算量都不大,满足在线处理,可有效应用于故障诊断、设备健康管理等实时工业监测情景。
附图说明
图1为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法流程图;
图2为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2正常样本A1前5个谱图;
图3为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2异常样本A2前5个谱图;
图4为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2正常样本A1特征时域无量纲特征前五个谱图;
图5为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2异常样本A2特征时域无量纲特征前五个谱图;
图6为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2正常样本A1时域无量纲特征尺度归一化前五个谱图;
图7为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2异常样本A2时域无量纲特征尺度归一化前五个谱图;
图8为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2正常样本A1和异常样本A2的PCA特征分布图;
图9为一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法实施例2正常样本A1、异常样本A2和异常样本的虚拟样本的PCA特征分布图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
实施例1
如图1所示,一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,包括以下步骤:
S1、无量纲特征提取:分别提取正常信号样本集合和异常信号样本集合中每个信号样本的无量纲特征变量,得到正常信号无量纲特征集合和异常信号无量纲特征集合,其中,P为正常信号样本的数量,Q为异常信号样本的数量,L为每个信号样本的信号长度;
无量纲特征变量的种类包括:时域偏度、时域峭度、时域峰值因子、时域裕度因子、时域波形因子和时域脉冲指数;
尺度归一化的公式为:
通过SVM算法获取支持向量;
线性支持向量机的具体使用方法为:
求解最优超平面的方法为:
其中C为惩罚因子,C>0;
对偶形式为:
其中,α为Lagrange乘子;
最优分类面为:
S4、获得虚拟样本集:判断异常信号归一化样本集合的支持向量在k个近邻中是否稀疏:如果是,则使用内插方法获得虚拟样本,如果否,则使用外插方法获得虚拟样本,虚拟样本形成虚拟样本集合,,其中k为奇数,R为虚拟样本的数量;k为5
通过SVM算法获取支持向量;
线性支持向量机的具体使用方法为:
求解最优超平面的方法为:
其中C为惩罚因子,C>0;
对偶形式为:
其中,α为Lagrange乘子;
最优分类面为:
实施例2
如图1所示,一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,包括以下步骤:
1、分别计算正常信号样本集合和异常信号样本集合中每个信号的六个无量纲特征变量:时域偏度、时域峭度、时域峰值因子、时域裕度因子、时域波形因子、时域脉冲指数,将原始正常信号样本集合和异常信号样本集合从L个特征压缩为6个特征,即:和;
3、对步骤2中两类样本集合利用线性支持向量机(基于5折交叉验证选择超参数)建立分类模型并获取支持向量;
本实例采用航天智控(北京)监测技术有限公司“智能运维大数据云平台”采集实时数据,分别对正常振动数据A1(1200个,采样点数2048),异常数据A2(100个,采样点数2048),采样频率 2560 Hz,样本信息见表格1
表格1:样本信息
具体情况如下:
1.对正常信号样本A1前五个谱图如2,异常信号样本A2前五个谱图如图3。
2.对正常、异常信号提取6个时域无量纲特征:时域偏度、时域峭度、时域峰值因子、时域裕度因子、时域波形因子、时域脉冲指数,两类信号特征提取后前五个样本分别图4和图5所示。
3.为了克服各个特征不同尺度对分类结果的影响,对两类样本进行尺度归一化,如图6、图7所示。相比图4和图5,尺度归一化后样本各个特征分布更加集中。
4.对原始正常样本(1200个)和异常样本(100个)PCA特征提取如图8所示:由于正常样本和异常样本分布不平衡,导致分类线将较多的异常样本错分到正常样本区域。经过对异常信号中支持向量产生虚拟样本,如图9所示,重新训练得到分类线将正常信号和异常信号较好的分开。
5.最终训练模型对样本的正常样本点的预测正确率为98%,对异常样本的预测正确率为99%如表格1所示。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、无量纲特征提取:分别提取正常信号样本集合和异常信号样本集合中每个信号样本的无量纲特征变量,得到正常信号无量纲特征集合和异常信号无量纲特征集合,其中,P为正常信号样本的数量,Q为异常信号样本的数量,L为每个所述信号样本的信号长度,N为正常信号标识,O为异常信号标识;
所述无量纲特征变量的种类包括:时域偏度、时域峭度、时域峰值因子、时域裕度因子、时域波形因子和时域脉冲指数;
S4、获得虚拟样本集:判断所述异常信号归一化样本集合的支持向量在k个近邻中是否稀疏:如果是,则使用内插方法获得虚拟样本,如果否,则使用外插方法获得虚拟样本,虚拟样本形成虚拟样本集合,,其中k为奇数,R为虚拟样本的数量;
3.根据权利要求1所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,其特征在于:步骤S3和步骤S5中,通过SVM算法获取支持向量。
8.根据权利要求6所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,其特征在于:惩罚因子C通过训练集5折交叉验证自动获取。
9.根据权利要求1所述的一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法,其特征在于:步骤S4中,k为5。
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN108710889A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-10-26 | 天津大学 | 一种汽车发动机缺缸故障诊断方法 |
CN110333077A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-10-15 | 重庆大学 | 一种基于近似支持向量的滚动轴承故障诊断方法 |
CN112380769A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 北京化工大学 | 基于稀疏检测和径向基函数插值的虚拟样本生成方法 |
CN112580692A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-30 | 北京化工大学 | 一种基于插值算法的虚拟样本生成方法 |
CN113642508A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-12 | 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 | 基于参数自适应vmd与优化svm的轴承故障诊断方法 |
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---|---|---|---|---|
CN104200065A (zh) * | 2014-08-11 | 2014-12-10 | 中国人民解放军空军工程大学 | 基于随机共振与核主元分析相结合的机械振动信号特征提取方法 |
TWI539298B (zh) * | 2015-05-27 | 2016-06-21 | 國立成功大學 | 具取樣率決定機制的量測抽樣方法 與其電腦程式產品 |
CN110595811B (zh) * | 2019-09-11 | 2021-04-09 | 浙江工业大学之江学院 | 机械设备健康状态特征图构建方法 |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108710889A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-10-26 | 天津大学 | 一种汽车发动机缺缸故障诊断方法 |
CN110333077A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-10-15 | 重庆大学 | 一种基于近似支持向量的滚动轴承故障诊断方法 |
CN112380769A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 北京化工大学 | 基于稀疏检测和径向基函数插值的虚拟样本生成方法 |
CN112580692A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-30 | 北京化工大学 | 一种基于插值算法的虚拟样本生成方法 |
CN113642508A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-12 | 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 | 基于参数自适应vmd与优化svm的轴承故障诊断方法 |
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Denomination of invention: A Novel Anomaly Detection Method Based on Dimensionless Features Combined with Virtual Samples Effective date of registration: 20231011 Granted publication date: 20220607 Pledgee: Zhongguancun Branch of Bank of Beijing Co.,Ltd. Pledgor: Aerospace Intelligent Control (Beijing) Monitoring Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023980060865 |
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