河海大学常州校区孙宁获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学常州校区申请的专利一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114895656B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210696235.3,技术领域涉及:G05B23/02;该发明授权一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统是由孙宁;王彬;韩光洁;张杰设计研发完成,并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统,其中,故障诊断模块通过传感器监测设备运行数据,根据数据判断设备是否处于正常状态,如果出现故障,判断设备发生何种故障;概念漂移检测模块通过时间窗口对设备运行数据进行划分,使用历史数据与当前数据检测数据中是否发生概念漂移现象,若检测到概念漂移,则启动增量更新模块对故障诊断模块进行增量更新;增量更新模块使用旧类别代表性样本数据与新样本数据对故障诊断模块进行增量更新。本发明面对工业设备运行过程中数据时刻变化的情况,保证故障诊断模型能够及时更新,并且不需要重训练故障诊断模型,保持较快的更新速度与较高的故障诊断准确率。
本发明授权一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统在权利要求书中公布了:1.一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统,其特征在于所述系统包括:故障诊断模块、概念漂移检测模块和增量更新模块; 所述故障诊断模块通过工业物联网传感器读取工业设备运行数据,使用故障诊断模型判断设备是否处于正常状态,如果处于故障状态,判断设备发生何种故障; 所述概念漂移检测模块通过时间窗口对设备运行数据进行划分,使用历史数据与当前数据检测数据中是否发生概念漂移现象,若检测到概念漂移,则启动增量更新模块对故障诊断模块进行增量更新; 所述增量更新模块使用旧类别代表性样本数据与新样本数据对故障诊断模块进行增量更新; 所述概念漂移检测模块采用一种基于OS-ELM的概念漂移检测算法实现对数据的概念漂移检测,具体步骤如下: S3-1:构建时间窗口,并使用时间窗口划分数据,将划分出的当前时间窗口与历史时间窗口中的数据输入算法中; S3-2:使用历史时间窗口中的历史数据初始化在线极限学习机模型,并使用当前时间窗口中的当前数据更新OS-ELM; S3-3:通过对比历史与当前数据训练得到的模型隐藏层参数之间差异来检测数据中是否发生概念漂移; S3-4:如果检测到出现概念漂移,则启动故障诊断模型的增量更新过程; 所述基于OS-ELM的概念漂移检测算法,负责对设备运行数据进行划分,并检测数据中是否发生概念漂移过程;具体计算流程如下: S4-1:设置两个时间窗口TWHD与TWCD,其中TWHD代表历史时间窗口,TWCD代表当前时间窗口,时间窗口的长度为LT;设初始时TWHD中的历史数据定义为表示从时间t=0开始间隔LT的时间长度,即[0,LT]时间内采集的数据;初始时TWCD中的当前数据定义为表示从时间t=LT开始间隔LT的时间长度,即[LT,2LT]时间内采集的数据; S4-2:如果未检测到概念漂移,历史时间窗口的右边界向前推移一个时间窗口长度,即时间区间为[0,2LT],当前时间窗口TWCD整体向前移动一个时间窗口的长度,即时间区间为[2LT,3LT],后续以此类推;如果检测到概念漂移,则更新历史时间窗口TWHD,将TWHD移动到TWCD的前一个时间窗口长度的时刻; S4-3:将历史时间窗口TWHD中的数据S1输入OS-ELM模型中,对于一个具有L个隐藏单元的单隐藏层OS-ELM,网络模型表示为: 其中,g·为激活函数,W=[w1,…,wL]T和B=[b1,…,bL]T分别为输入层到隐藏层之间的权重值和偏置值,βi为隐藏层到输出层的权重值;公式1转化为存在βi,wi和bi,使得 公式3以矩阵形式表示,即: Hβ=T4; 其中H为隐藏层输出值矩阵,β为隐藏层到输出层的权重值矩阵; 使用S1数据训练OS-ELM模型能够获得在t0时刻的模型Mt0,模型参数为模型Mt0被称为基线模型,代表旧数据的数据分布; S4-4:将当前数据时间窗口TWCD中的数据S2输入OS-ELM模型中进行模型更新,因为OS-ELM只修改了模型输出权重β,所以能够获得t1=t0+LT时刻的模型参数此时训练得出的模型称为Mt1,代表新数据的数据分布; S4-5:通过计算模型参数与之间的欧几里得距离能够衡量使用不同时刻数据训练得到的模型参数之间的差异,以此反应流数据中是否发生概念漂移;模型参数差异的计算公式为: S4-6:设置一个检测阈值Th,使得当模型更新前后差异值超过阈值,即DMt0,Mt1Th时即能够判断流数据中已发生概念漂移。
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