CN117113166A - 一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，包括：首先选择L个分类模型，使用训练集对L个分类模型进行训练，然后用测试集对L个已训练好的分类模型进行测试，根据测试结果筛选出M个分类模型；使用差异性度量方法计算这M个分类模型之间的差异性，根据模型差异性度量值筛选出K个模型作为集成模型的基学习器；采用k折交叉验证划分训练集，对K个基学习器进行训练；构建新特征训练集和新特征测试集；对新特征训练集和新特征测试集进行多项式扩展，构建集成模型中元学习器的训练集和测试集，对元学习器进行训练和测试。该方法可以集成各种常见的机器学习模型的优点来对工业锅炉进行故障检测，提高工业锅炉***运行时的安全性。
Description
技术领域
本发明属于人工智能和模式识别领域，具体涉及一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法。
背景技术
工业锅炉是工业生产过程中的一种核心设备，广泛应用于电力、石化、食品、纺织、化工、冶金等化工领域，为工业过程提供必要的热能，有着至关重要的作用。由于工业锅炉***的结构复杂、规模大，且运行环境较恶劣，运行过程中难免会因为人工操作不当或者锅炉自身的缺陷而造成锅炉或者其相关部件发生故障，如果不能够对这些故障进行及时的检测并处理，可能会使得整个锅炉***发生故障，造成严重的财产等损失，甚至可能会引发***等灾难性事故，造成人员伤亡。所以对工业锅炉进行故障在线检测显得尤为重要，如果故障在发生时能够被立刻检测到，就可以使得锅炉的运维人员能够及时地对故障进行处理，防止故障进一步升级。及时地检测到故障也使得运维人员能够在最短时间内消除故障，进而可以最快地恢复正常的工业生产过程，减少生产过程的中断时间，从而将故障损失降到最低。
因此工业锅炉故障在线检测可以提高工业生产过程中的生产效率和安全性。国内外的专家学者已经对工业锅炉故障检测进行了研究，但是大多数都是基于知识的方法、基于传统的统计分析的方法和基于传统的机器学习的方法。由于工业锅炉的特殊性和复杂性，单一的基于上述方法的工业锅炉故障检测模型的故障检测的准确率较低，难以满足工业锅炉在实际应用中的需求。因此，现有的工业锅炉故障检测方法有待提升。
发明内容
技术问题：针对现有技术中存在的上述问题，本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于改进的集成学***均的方式得到基学习器对测试集的输出，使得性能较好的模型能够发挥其优势，同时将经过基学习器得到的新特征集进行多项式扩展，增加多项式特征，使得元学习器能够在更高维度解决非线性问题，提高了集成模型的总体性能。
技术方案：为了实现上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，包括以下步骤：
步骤1：选择L个分类模型，使用训练集对L个分类模型进行训练，然后使用测试集对L个已经训练好的分类模型进行测试，根据测试结果筛选出M个分类模型；
步骤2：使用差异性度量方法计算这M个分类模型之间的差异性，根据各个分类模型之间的差异性度量值筛选出K个分类模型作为集成模型的基学习器；
步骤3：采用k折交叉验证划分训练集，对K个基学习器进行训练；
步骤4：构建新特征训练集和新特征测试集；
步骤5：对新特征训练集和新特征测试集进行多项式扩展，构建集成模型中元学习器的训练集和测试集，对元学习器进行训练和测试；
步骤6：输出元学习器的测试结果。
作为优选，所述步骤1的具体实施方式如下：
首先采用训练集对L个分类模型进行训练，然后采用测试集对这L个已经训练好的分类模型进行测试，根据测试结果的准确率、精确率、召回率和F1值筛选出M个性能较好的分类模型；
训练集和测试集中只包含故障样本和正常样本，定义：TP表示样本被检测为故障，实际也是故障样本数据的个数；FN表示样本被检测为正常，但实际上这个样本是故障样本的个数；FP表示样本被检测为故障，但实际上这个样本为正常样本的个数；TN表示样本被检测为正常，实际也是正常样本数据的个数；
准确率指检测结果正确的样本个数占总样本个数的比例，表达式如下：
精确率指的是检测结果为故障样本中实际为的故障样本的比例，表达式如下：
召回率指在实际为故障的样本中被检测为故障的样本所占的比例，表达式如下：
F1指的是精确率和召回率之间的调和平均数，表达式如下：
通过以上四个指标判断分类模型故障检测结果的好坏，筛选出M个性能较好的分类模型。
作为优选，所述步骤2中，将筛选出M个性能较好的分类模型进行差异性比较，采用差异性度量法进行筛选，最后得到K个性能较好且各自具有一定差异性的分类模型作为集成模型中的基学习器，提高集成模型的整体性能和泛化能力，具体实施方式如下：
定义两个分类模型Ci和Cj，定义N00为Ci和Cj的预测结果都与真实值不同的样本数量，N01为Ci预测的结果和真实值不同而Cj相同的样本数量，N10为Ci预测的结果和真实值相同而Cj不同的样本数量，N11为Ci和Cj的预测结果都与真实值相同的样本数量，总样本数为N＝N00+N01+N10+N11，差异性度量值表达式如下：
difi,j表示差异性度量值，通过两个分类模型之间预测结果不同的样本数量占两个分类模型没有都预测正确的样本比例来比较分类模型之间的差异性。将该值作为评价分类模型之间差异性的标准。
作为优选，所述步骤3中，采用k折交叉验证划分训练集来避免模型出现过拟合的问题，具体实施方式如下：
通过k折交叉验证将训练集划分为k份，每次使用k-1份对基学习器进行训练，剩下一份作为验证集对训练好的基学习器进行测试；经过k折交叉验证划分训练集对基学习器进行训练后，每一种基学习器都可以得到k个不同的训练完成的模型。
作为优选，所述步骤4中，构建新特征训练集的具体实施方式如下：
步骤3中k折交叉验证划分训练集进行训练后，每种基学习器的k个不同的训练完成的模型和对应的k份验证集，将这k份验证集的输出进行组合就可以得到该基学习器对训练集的输出，将K个基学习器对训练集的输出结果进行组合得到新特征训练集。
作为优选，所述步骤4中，构建新特征测试集的具体实施方式如下：
每种基学***均的方法求出该基学习器对测试集的输出结果，最后将K个基学习器对测试集的输出结果进行组合得到新特征测试集。
作为优选，所述步骤5中，将步骤4得到的新特征训练集和新特征测试集进行多项式扩展，增加二次特征，构建元学习器的训练集和测试集，定义新特征样本为(α1,α2,α3)，经过多项式扩展后变为(α1,α2,α3,α1α2,α2α3,α1α3)，使得元学习器可以在高维空间中解决非线性问题，提高模型的性能，采用逻辑回归作为元学习器，对其进行训练和测试。
有益效果：与现有技术相比本发明具有以下优点：
1)相较于现有的工业锅炉故障检测方法，本发明能够结合多个工业锅炉故障检测模型的优势，解决了现有的工业锅炉故障检测模型的故障检测准确率低，不能够满足实际应用需求的问题。
2)本发明中包含了一种集成模型中基学习器选择方法，通过分类模型的自身性能和各自之间的差异性进行基学习器的选取，提高集成模型的性能和泛化能力，进而提高了工业锅炉故障检测的准确率。
3)本发明中将传统的Stacking算法进行改进，基于验证集的准确率通过加权平均的方式得到基学习器对测试集的输出，使得性能较好的模型能够发挥其优势，同时将经过基学习器得到的新特征集进行多项式扩展，增加多项式特征，使得元学习器能够在更高维度解决非线性问题，提高了集成模型的总体性能，使得工业锅炉故障检测的准确率提升。
附图说明
图1是一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明是一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，包括以下步骤：
步骤1：选择L个分类模型，使用训练集对L个分类模型进行训练，然后使用测试集对L个已经训练好的分类模型进行测试，根据测试结果筛选出M个分类模型，具体实施步骤如下：
首先采用训练集对L个分类模型进行训练，然后采用测试集对这L个已经训练好的分类模型进行测试，根据测试结果的准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值(F1-Score)筛选出M个性能较好的分类模型。
训练集和测试集中只包含故障样本和正常样本，定义：TP表示样本被检测为故障，实际也是故障样本数据的个数；FN表示样本被检测为正常，但实际上这个样本是故障样本的个数；FP表示样本被检测为故障，但实际上这个样本为正常样本的个数；TN表示样本被检测为正常，实际也是正常样本数据的个数。
准确率指检测结果正确的样本个数占总样本个数的比例，表达式如下：
精确率指的是检测结果为故障样本中实际为的故障样本的比例，表达式如下：
召回率指在实际为故障的样本中被检测为故障的样本所占的比例，表达式如下：
F1指的是精确率和召回率之间的调和平均数，表达式如下：
通过以上四个指标判断分类模型故障检测结果的好坏，筛选出M个性能较好的分类模型。
实例中采用一种有机热载体锅炉进行研究，首先选择逻辑回归、k近邻、SVM、神经网络、决策树、随机森林、XGBoost这7种常见的分类算法模型，然后采用训练集和测试集分别对这几种算法模型进行训练和测试，根据测试结果的四个指标筛选出SVM、神经网络、决策树、随机森林、XGBoost这4种分类模型。
步骤2：使用差异性度量方法计算这M个分类模型之间的差异性，根据各个分类模型之间的差异性度量值筛选出K个性能较好且各自具有一定差异性的分类模型作为集成模型的基学习器，提高集成模型的整体性能和泛化能力，具体实施步骤如下：
定义两个分类模型Ci和Cj，定义N00为Ci和Cj的预测结果都与真实值不同的样本数量，N01为Ci预测的结果和真实值不同而Cj相同的样本数量，N10为Ci预测的结果和真实值相同而Cj不同的样本数量，N11为Ci和Cj的预测结果都与真实值相同的样本数量，总样本数为N＝N00+N01+N10+N11，差异性度量值表达式如下：
difi,j表示差异性度量值，通过两个分类模型之间预测结果不同的样本数量占两个分类模型没有都预测正确的样本比例来比较分类模型之间的差异性。将该值作为评价分类模型之间差异性的标准。
实例中将步骤1筛选出的SVM、神经网络、决策树、随机森林、XGBoost这4种分类模型分别计算彼此之间的差异性度量值，结果中随机森林和XGBoost之间的差异性最小，其他模型之间都具有一定的擦汗一下，因此将SVM、神经网络和XGBoost这3种模型作为集成模型的基学习器。
步骤3：采用k折交叉验证划分训练集，对K个基学习器进行训练，避免模型出现过拟合的问题，具体实施步骤如下：
通过k折交叉验证将训练集划分为k份，每次使用k-1份对基学习器进行训练，剩下一份作为验证集对训练好的基学习器进行测试；经过k折交叉验证划分训练集对基学习器进行训练后，每一种基学习器都可以得到k个不同的训练完成的模型。
步骤4：构建新特征训练集和新特征测试集，具体实施方式如下：
新特征训练集的构建：步骤3中k折交叉验证划分训练集进行训练后，每种基学习器的k个不同的训练完成的模型和对应的k份验证集，将这k份验证集的输出进行组合就可以得到该基学习器对训练集的输出，将K个基学习器对训练集的输出结果进行组合就可以得到新特征训练集。
新特征测试集的构建：每种基学***均的方法求出该基学习器对测试集的输出结果，最后将K个基学习器对测试集的输出结果进行组合就可以得到新特征测试集，发挥出性能较好的模型的优势，同时减少性能较差模型对结果的影响。
步骤5：对新特征训练集和新特征测试集进行多项式扩展，增加二次特征，构建集成模型中元学习器的训练集和测试集，定义新特征样本为(α1,α2,α3)，经过多项式扩展后变为(α1,α2,α3,α1α2,α2α3,α1α3)，使得元学习器可以在高维空间中解决非线性问题，提高模型的性能，采用逻辑回归(LR)作为元学习器，对其进行训练和测试。
实例中选择逻辑回归作为元学习器，将经过SVM、神经网络和XGBoost这三种基学习器模型的输出并经过多项式扩展后构建的元学习器的训练集和测试集对逻辑回归进行训练和测试，最后逻辑回归的测试结果即为集成模型的测试结果。
步骤6：输出元学习器的测试结果。
本发明提出了一种基于改进的集成学***均的方式得到基学习器对测试集的输出，使得性能较好的模型能够发挥其优势，同时将经过基学习器得到的新特征集进行多项式扩展，增加多项式特征，使得元学习器能够在更高维度解决非线性问题，提高了集成模型的总体性能，使得工业锅炉故障检测的准确率提升。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细的说明，但本发明并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种优化。
Claims (7)
1.一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：选择L个分类模型，使用训练集对L个分类模型进行训练，然后使用测试集对L个已经训练好的分类模型进行测试，根据测试结果筛选出M个分类模型；
步骤2：使用差异性度量方法计算这M个分类模型之间的差异性，根据各个分类模型之间的差异性度量值筛选出K个分类模型作为集成模型的基学习器；
步骤3：采用k折交叉验证划分训练集，对K个基学习器进行训练；
步骤4：构建新特征训练集和新特征测试集；
步骤5：对新特征训练集和新特征测试集进行多项式扩展，构建集成模型中元学习器的训练集和测试集，对元学习器进行训练和测试；
步骤6：输出元学习器的测试结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于：所述步骤1的具体实施方式如下：
首先采用训练集对L个分类模型进行训练，然后采用测试集对这L个已经训练好的分类模型进行测试，根据测试结果的准确率、精确率、召回率和F1值筛选出M个性能较好的分类模型；
训练集和测试集中只包含故障样本和正常样本，定义：TP表示样本被检测为故障，实际也是故障样本数据的个数；FN表示样本被检测为正常，但实际上这个样本是故障样本的个数；FP表示样本被检测为故障，但实际上这个样本为正常样本的个数；TN表示样本被检测为正常，实际也是正常样本数据的个数；
准确率指检测结果正确的样本个数占总样本个数的比例，表达式如下：
精确率指的是检测结果为故障样本中实际为的故障样本的比例，表达式如下：
召回率指在实际为故障的样本中被检测为故障的样本所占的比例，表达式如下：
F1指的是精确率和召回率之间的调和平均数，表达式如下：
通过以上四个指标判断分类模型故障检测结果的好坏，筛选出M个性能较好的分类模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于：所述步骤2中，将筛选出M个性能较好的分类模型进行差异性比较，采用差异性度量法进行筛选，最后得到K个性能较好且各自具有一定差异性的分类模型作为集成模型中的基学习器，提高集成模型的整体性能和泛化能力，具体实施方式如下：
定义两个分类模型Ci和Cj，定义N00为Ci和Cj的预测结果都与真实值不同的样本数量，N01为Ci预测的结果和真实值不同而Cj相同的样本数量，N10为Ci预测的结果和真实值相同而Cj不同的样本数量，N11为Ci和Cj的预测结果都与真实值相同的样本数量，总样本数为N＝N00+N01+N10+N11，差异性度量值表达式如下：
difi,j表示差异性度量值，通过两个分类模型之间预测结果不同的样本数量占两个分类模型没有都预测正确的样本比例来比较分类模型之间的差异性，将该值作为评价分类模型之间差异性的标准。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于：所述步骤3中，采用k折交叉验证划分训练集来避免模型出现过拟合的问题，具体实施方式如下：
通过k折交叉验证将训练集划分为k份，每次使用k-1份对基学习器进行训练，剩下一份作为验证集对训练好的基学习器进行测试；经过k折交叉验证划分训练集对基学习器进行训练后，每一种基学习器都可以得到k个不同的训练完成的模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于：所述步骤4中，构建新特征训练集的具体实施方式如下：
步骤3中k折交叉验证划分训练集进行训练后，每种基学习器的k个不同的训练完成的模型和对应的k份验证集，将这k份验证集的输出进行组合就可以得到该基学习器对训练集的输出，将K个基学习器对训练集的输出结果进行组合得到新特征训练集。
6.根据权利要求1所述的一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于：所述步骤4中，构建新特征测试集的具体实施方式如下：
每种基学***均的方法求出该基学习器对测试集的输出结果，最后将K个基学习器对测试集的输出结果进行组合得到新特征测试集。
7.根据权利要求1所述的一种基于改进的集成学习的工业锅炉故障检测方法，其特征在于：所述步骤5中，将步骤4得到的新特征训练集和新特征测试集进行多项式扩展，增加二次特征，构建元学习器的训练集和测试集，定义新特征样本为(α1,α2,α3)，经过多项式扩展后变为(α1,α2,α3,α1α2,α2α3,α1α3)，使得元学习器可以在高维空间中解决非线性问题，提高模型的性能，采用逻辑回归作为元学习器，对其进行训练和测试。
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| CN117314904A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 江苏金恒信息科技股份有限公司 | 一种钢板表面缺陷检测方法 |
| CN117472789A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 成都工业学院 | 基于集成学习的软件缺陷预测模型构建方法和装置 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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