CN116772122A - 一种天然气管道泄漏故障诊断方法、***、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种天然气管道泄漏故障诊断方法、***、设备及介质，所述方法包括：对传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对其进行归一化处理；构建1D‑CNN‑ATT混合模型；所述模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层、分类器；采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D‑CNN‑ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D‑CNN‑ATT混合模型，检测得到诊断结果。本发明具有收敛速度快、参数量小的优点，能够提高模型对小样本数据的检测精度，同时，可以实现管道泄漏的快速检测。
Description
技术领域
本发明属于天然气管道泄漏故障诊断领域，具体涉及一种天然气管道泄漏故障诊断方法、***、设备及介质。
背景技术
天然气管道因沿线环境复杂存在腐蚀、老化及断裂现象，易造成天然管道泄漏事故。精确识别管道泄漏故障已成为天然气安全领域的研究热点。传统的管道泄漏检测主要通过传感器检测单一泄漏信号变量。然而，造成管道***部因素较多，如设备故障、温度、管内压强等，故单一变量的管道泄漏检测方法故障诊断率较低。
近年来，研究人员利用人工智能技术分析和处理泄漏信号，在管道泄漏故障诊断领域取得了良好效果。当前研究人员常采用统计方法分析管道泄漏信号，利用小波方法进行特征提取，通过训练神经网络得到多分类模型。但不可回避的是上述研究方法仍存在以下问题：(1)主要依赖专家经验和管道泄漏研究领域的先验知识；(2)提取到的故障特征多为浅层特征难以精准表征管道泄漏故障，对含有噪声干扰的特征识别率低、泛化性差；(3)信号受物理特性影响大，例如空压机组、管道、阀门及环境噪声都能使信号发生改变，影响网络模型的特征自学习能力。
采用深度学习技术替代上述方法，通过自适应学习样本数据的浅层特征和深层特征，可最大程度弱化人工特征提取、专家经验以及先验知识的影响。当前，基于深度学习理论的天然气管道泄漏检测方法尚处于起步阶段，近几年的文献中缺乏直接利用深度学习技术对一维管道泄漏信号的检测研究。同时，考虑到管道泄漏产生的信号特征往往与环境因素或传感器引起的噪声混合在一起，不利于故障识别。
发明内容
本发明提出一种天然气管道泄漏故障诊断方法、***、设备及介质，抑制泄漏信号中的噪声和弱化无关信息，提高天然气管道泄漏的识别精度。
本发明的技术方案如下：
一种天然气管道泄漏故障诊断方法，包括：
将传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对所述数字信号进行归一化处理；
构建1D-CNN-ATT混合模型；所述1D-CNN-ATT混合模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层和分类器；
采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D-CNN-ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D-CNN-ATT混合模型检测，得到诊断结果。
进一步的，所述构建1D-CNN-ATT混合模型的步骤为：
以LeNet-5网络模型作为主体框架，以一维泄漏信号为输入样本数据；其次在不同卷积层设置不同的宽卷积核；然后在池化层后引入自注意力机制；最终建立1D-CNN-ATT混合模型。
进一步的，训练所述1D-CNN-ATT混合模型的步骤为：
S1将样本数据划分为训练集和测试集，以数据样本为输入，以1D-CNN-ATT混合模型对故障类别的判定为输出；
S2初始化1D-CNN-ATT网络参数；
S3实现网络模型前向运算；
S4 1D-CNN-ATT混合模型反向传播，更新权值和阈值；
S5若1D-CNN-ATT混合模型训练过程满足损失函数要求，则保存权值、阈值作为测试模型；若不满足则继续训练；
S6将测试集输入测试模型进行天然气管道泄漏故障类型识别训练。
进一步的，所述步骤S3包括：
S31卷积层对输入特征图进行局部特征提取；所述卷积层中卷积核尺寸分别设置为{(1,19)、(1,17)、(1,15)}；
S32池化层对上一层级输出特征向量进行降维处理；
S33引入自注意力机制去除强噪声和无关分量。
进一步的，将数据样本中70％数据用于1D-CNN-ATT混合模型，30％数据用于测试模型；将设置1D-CNN-ATT混合模型训练epoch＝200，设置初始化交叉熵损失函数学习率1e-1。
进一步的，以准确性Acc作为所述1D-CNN-ATT混合模型故障诊断能力的评价指标；
式中，TP表示正确分类的正实例数量；FP表示错误分类的负实例数量；TN表示正确分类的负实例数；FN表示被错误分类的正实例的数量。
本发明还提供一种天然气管道泄漏故障诊断***，包括：
数据处理模块，用于将传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对所述数字信号进行归一化处理；
模型构建模块，用于构建1D-CNN-ATT混合模型；所述1D-CNN-ATT混合模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层和分类器；
模型训练诊断模块，用于采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D-CNN-ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D-CNN-ATT混合模型检测，得到诊断结果。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述的天然气管道泄漏故障诊断方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的天然气管道泄漏故障诊断方法。
本发明的技术效果：
本发明面向天然气管道泄漏声学信号，提出了结合一维卷积神经网络和自注意力机制的天然气管道泄漏故障诊断方法。通过对离散的声学数字信号样本特征提取，可解决传统方法故障特征识别率低的问题。由实验结果和对比实验分析可知，本发明在1D-CNN中引入自注意力机制，在网络训练过程中可有效抵消样本数据中的噪声干扰，进而提升诊断精度。因1D-CNN-ATT网络模型收敛速度快、参数量小，可便于嵌入硬件移动端应用于工业任务。
附图说明
附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所发明的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1示出了本发明的自注意力机制运算流程示意图；
图2示出了本发明的1D-CNN-ATT网络模型示意图；
图3示出了本发明的20折交叉验证平均准确率示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
本发明提供一种天然气管道泄漏故障诊断方法，包括：
对传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对其进行归一化处理；
构建1D-CNN-ATT混合模型；所述模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层、分类器；
采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D-CNN-ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D-CNN-ATT混合模型，检测得到诊断结果。
自注意力机制
自注意力机制是模仿人类视野感知事物重要程度而建立的一种算法。采用全局特征信息建模方法，对特征内部信息进行强弱选择，能够有效捕捉传统网络难以特征提取的复杂信息。其方法步骤如下：(1)将网络中的特征图转换为3个向量分支，分别为Query、Key和Value，我们记为Q、K、V。(2)计算Q和K的相关权重系数。(3)将(2)中的权重矩阵与向量V做乘积运算。自注意力机制运算规则如式(1)所示。
式中：softmax为权重分配函数，为缩放因子。其操作流程如图1所示。
建立结合一维卷积神经网络和自注意力机制的网络模型(1D-CNN-ATT)的步骤；首先以LeNet-5网络模型作为主体框架，一维泄漏信号为输入样本数据；其次在不同卷积层设置不同的宽卷积核，所述卷积层中卷积核尺寸分别设置为{(1,19)、(1,17)、(1,15)}，以提高网络对特征的感知能力；然后，在池化层后引入自注意力机制，对特征向量中的故障信息进行有效捕捉，计算相应的权重系数并与原始特征向量做矩阵运算；最终建立基于一维卷积神经网络“端到端”的天然气管道泄漏故障诊断方法。
故障诊断网络模型具体实现步骤如下：(1)对GPLA-12数据样本进行训练集和测试集划分，以数据样本为输入，以网络对故障类别的判定为输出。(2)1D-CNN-ATT网络参数初始化。(3)实现网络模型前向运算：①卷积层对输入特征图进行局部特征提取；②池化层对上一层级输出特征向量进行降维处理；③引入自注意力机制去除强噪声和无关分量。(4)1D-CNN-ATT网络反向传播，更新权值和阈值。(5)若网络模型训练过程满足损失函数要求，则保存权值、阈值作为测试网络模型；若不满足则继续训练。(6)将测试集输入测试网络模型进行天然气管道泄漏故障类型识别。1D-CNN-ATT网络模型如图2所示。
数据集介绍
A.GPLA-12数据集
本发明所用GPLA-12数据集为公开的天然气管道音频数字信号泄漏数据集。因面向实际天然气管道的公开泄漏数据集较少，此数据集可为天然气领域的学者提供研究基础。该数据集采用多波段声传感器对原始信号进行时间步采样，数据特征关联性较强，有利于深层网络模型挖掘泄漏信号中的故障特征。
B.数据类型
GPLA-12共有12类天然气管道泄漏故障类型，划分依据如下：(1)有无噪声环境；(2)传感器装置；(3)管道气体压强。具体分类见表1所示。
表1 GPLA-12故障类型
实施例1
本发明在Keras2.8.0，CUDA11环境下实现。
A.训练集和测试集
为评估网络模型性能，本发明将GPLA-12数据集随机打乱。70％数据集用于训练网络模型，30％数据集用于测试模型。我们设置网络训练epoch＝200，设置初始化交叉熵损失函数学习率1e-1。
B.评价指标
为充分说明网络模型故障诊断能力，我们将准确性(Acc)作为评价指标。
式中TP表示正确分类的正实例数量；FP表示错误分类的负实例数量；TN表示正确分类的负实例数；FN表示被错误分类的正实例的数量。
C.卷积核大小对模型故障诊断能力的影响
以测试数据精度为评价指标，在不同卷积层使用宽卷积核设计消融实验，评价卷积核大小对模型故障诊断能力的影响。本文所提方法使用了3个卷积层，卷积核大小为{(1,19),(1,17),(1,15)}。将其和卷积核大小{(1,15),(1,15),(1,15)}，{(1,17),(1,17),(1,17)}，{(1,19),(1,19),(1,19)}作对比分析。对每种网络进行5次重复测试并取平均值作为模型测试准确率。
表2不同卷积核的测试结果
| Kernel size | Accuracy(％) |
| (1,15),(1,15),(1,15) | 64.62％ |
| (1,17),(1,17),(1,17) | 68.76％ |
| (1,19),(1,19),(1,19) | 74.36％ |
| (1,19),(1,17),(1,15) | 78.65％ |
卷积核大小对网络模型性能影响如表2所示。实验结果表明，1D-CNN-ATT卷积层设置卷积核大小{(1,15),(1,15),(1,15)}、{(1,17),(1,17),(1,17)}、{(1,19),(1,19),(1,19)}故障识别精度分别为64.62％、68.76％、74.36％，本文所提方法卷积层中采用宽卷积核{(1,19),(1,17),(1,15)}，其故障识别精度为78.65％。由此，在1D-CNN-ATT不同卷积层中设置宽卷积核具有良好的自学习能力。
D.自注意力机制对模型性能的影响
本发明比较了在1D-CNN网络模型中引入自注意力机制的故障诊断能力。
表3自注意力机制的测试精度
在1D-CNN网络基础上引入自注意力机制，实验结果如表3所示。通过对比1D-CNN和1D-CNN-ATT的5折交叉验证故障识别精度，可以发现网络模型中引入自注意力机制故障识别率有显著的提升，对强噪声的去除和弱化无关信息有较好的效果。
将本文方法与深度残差收缩网络作对比分析，在GPLA-12数据集上采用20折交叉验证，图3所示1D-CNN-ATT故障识别精度较高，1D-CNN-ATT采用一维卷积相较于DRSN_CS、DRSN_CW的二维卷积网络模型计算时间更短，参数量更少，故障识别率分别提升18％、12％。
本发明还提供一种天然气管道泄漏故障诊断***，包括：
数据处理模块，用于将传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对所述数字信号进行归一化处理；
模型构建模块，用于构建1D-CNN-ATT混合模型；所述1D-CNN-ATT混合模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层和分类器；
模型训练诊断模块，用于采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D-CNN-ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D-CNN-ATT混合模型检测，得到诊断结果。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述的天然气管道泄漏故障诊断方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的天然气管道泄漏故障诊断方法。
本发明面向天然气管道泄漏声学信号，提出了结合一维卷积神经网络和自注意力机制的天然气管道泄漏故障诊断方法。通过对离散的声学数字信号样本特征提取，可解决传统方法故障特征识别率低的问题。由实验结果和对比实验分析可知，本文方法在1D-CNN中引入自注意力机制，在网络训练过程中可有效抵消样本数据中的噪声干扰，进而提升诊断精度。因1D-CNN-ATT网络模型收敛速度快、参数量小，可便于嵌入硬件移动端应用于工业任务。
以上所述，仅为本发明优选的具体实施方式，但本发明的保护范围不局限于此，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)
1.一种天然气管道泄漏故障诊断方法，其特征在于，包括：
将传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对所述数字信号进行归一化处理；
构建1D-CNN-ATT混合模型；所述1D-CNN-ATT混合模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层和分类器；
采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D-CNN-ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D-CNN-ATT混合模型检测，得到诊断结果。
2.根据权利要求1所述的天然气管道泄漏故障诊断方法，其特征在于，所述构建1D-CNN-ATT混合模型的步骤为：
以LeNet-5网络模型作为主体框架，以一维泄漏信号为输入样本数据；其次在不同卷积层设置不同的宽卷积核；然后在池化层后引入自注意力机制；最终建立1D-CNN-ATT混合模型。
3.根据权利要求1所述的天然气管道泄漏故障诊断方法，其特征在于，训练所述1D-CNN-ATT混合模型的步骤为：
S1将样本数据划分为训练集和测试集，以数据样本为输入，以1D-CNN-ATT混合模型对故障类别的判定为输出；
S2初始化1D-CNN-ATT网络参数；
S3实现网络模型前向运算；
S4 1D-CNN-ATT混合模型反向传播，更新权值和阈值；
S5若1D-CNN-ATT混合模型训练过程满足损失函数要求，则保存权值、阈值作为测试模型；若不满足则继续训练；
S6将测试集输入测试模型进行天然气管道泄漏故障类型识别训练。
4.根据权利要求3所述的天然气管道泄漏故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31卷积层对输入特征图进行局部特征提取；所述卷积层中卷积核尺寸分别设置为{(1,19)、(1,17)、(1,15)}；
S32池化层对上一层级输出特征向量进行降维处理；
S33引入自注意力机制去除强噪声和无关分量。
5.根据权利要求3所述的天然气管道泄漏故障诊断方法，其特征在于，
将数据样本中70％数据用于1D-CNN-ATT混合模型，30％数据用于测试模型；将设置1D-CNN-ATT混合模型训练epoch＝200，设置初始化交叉熵损失函数学习率1e-1。
6.根据权利要求1所述的天然气管道泄漏故障诊断方法，其特征在于，
以准确性Acc作为所述1D-CNN-ATT混合模型故障诊断能力的评价指标；
式中，TP表示正确分类的正实例数量；FP表示错误分类的负实例数量；TN表示正确分类的负实例数；FN表示被错误分类的正实例的数量。
7.一种天然气管道泄漏故障诊断***，其特征在于，包括：
数据处理模块，用于将传感器采集的泄漏声学信号离散化为数字信号，并对所述数字信号进行归一化处理；
模型构建模块，用于构建1D-CNN-ATT混合模型；所述1D-CNN-ATT混合模型包括卷积层、非线性激活层、池化层、自注意力机制层、全连接层和分类器；
模型训练诊断模块，用于采用归一化后的数字信号样本数据训练所述1D-CNN-ATT混合模型，然后将待诊断的数字信号样本数据输入到训练好的1D-CNN-ATT混合模型检测，得到诊断结果。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1-6中所述的天然气管道泄漏故障诊断方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中所述的天然气管道泄漏故障诊断方法。
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| CN202310731076.0A CN116772122A (zh) | 2023-06-20 | 2023-06-20 | 一种天然气管道泄漏故障诊断方法、***、设备及介质 |
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| CN117190078A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种输氢管网监测数据异常检测方法及*** |
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2023
- 2023-06-20 CN CN202310731076.0A patent/CN116772122A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN117190078A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种输氢管网监测数据异常检测方法及*** |
| CN117190078B (zh) * | 2023-11-03 | 2024-02-09 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种输氢管网监测数据异常检测方法及*** |
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