一种基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，利用离散化数据思想和统计学习思想，根据随机森林算法建立算法模型并利用随机搜索优化算法模型，输入预处理后的训练数据对优化后的算法模型进行训练得到训练好的算法模型，将预处理后的测试数据输入训练好的算法模型后输出调压器压力的预测值，然后将调压器压力的预测值与调压器压力的真实压值进行差值计算和误差特征匹配，最终输出相应的故障等级+故障类型。该检测方法通过对压力数据段进行切分，实现单个子数据段独立预测，使预测结果的准确性和适应性得到优化，同时考虑到各种因素对预测结果的影响，对温度，时间，流量，压力各部分数据完全利用，增强了算法的泛化性能和鲁棒性。

A fault detection method of medium and low pressure gas regulator based on error matching

【技术实现步骤摘要】
一种基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法
本专利技术涉及一种中低压燃气调压器故障检测方法，具体涉及一种基于误差匹配和统计分析的中低压燃气故障检测方法。
技术介绍
在天然气输送的系统中，燃气调压器有着举足轻重的作用，由于现今对天然气的使用越来越多，用气量也逐年上升，在燃气调压器的运营和维护中，也显现出越来越多的问题，其中最主要的问题大致有：调压器诊断方式落后，调压器诊断准确率低；目前调压器诊断大部分还是采取定期人工维护，维护成本很高，智能化程度较低。所以，针对调压器的智能化诊断技术就显得尤为重要。现如今大部分调压器故障检测方法为燃气企业委派专业人员定期的维护，通过人工查看压力数据，基于专家经验来做分析判断故障类型，该方法费时费力，同时消耗大量资金，不利于智能化检测技术的推广。近几年来，机器学习的方法越来越多，应用也越来越广泛，有学者相继提出调压器的智能诊断方法，其通过使用分类器，例如SupportVectorMachine，即支持向量机等方法，将调压器一天的压力信息作为整体数据样本进行处理分析，来判断调压器的故障类型，其运算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(a)，对训练数据进行预处理；/n步骤(b)，建立算法模型，输入预处理后的所述训练数据对所述算法模型进行训练，并保存训练好的所述算法模型；/n步骤(c)，对测试数据进行预处理；/n步骤(d)，向训练好的所述算法模型输入预处理后的所述测试数据，输出调压器压力的预测值；/n步骤(e)，把所述调压器压力的预测值与调压器压力的真实压值进行误差特征匹配，输出相应的故障等级+故障类型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(a)，对训练数据进行预处理；
步骤(b)，建立算法模型，输入预处理后的所述训练数据对所述算法模型进行训练，并保存训练好的所述算法模型；
步骤(c)，对测试数据进行预处理；
步骤(d)，向训练好的所述算法模型输入预处理后的所述测试数据，输出调压器压力的预测值；
步骤(e)，把所述调压器压力的预测值与调压器压力的真实压值进行误差特征匹配，输出相应的故障等级+故障类型。


2.根据权利要求1所述的基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，其特征在于：
其中步骤(a)包括如下步骤：
步骤(a1)，对作为所述训练数据的调压器时间，温度T，流量F，压力Ptrue，构建一维数组a，a＝[T,F,Ptrue]，并删除压力数据低于0的所述训练数据，将所述一维数组a构建形成嵌套数组A，A＝[a1，a2，a3，…aM]；
步骤(a2)，对数据清洗后的所述训练数据按时间类别排列出对应数据月份mouth，小时hour，温度T，流量F，压力Ptrue并保存到一维数组a中，a＝[month,hour,T,F,Ptrue]。


3.根据权利要求1所述的基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，其特征在于：
其中步骤(b)包括如下步骤：
步骤(b1)，根据随机森林算法建立所述算法模型，利用随机搜索算法为所述算法模型寻找最优参数；
步骤(b2)，根据十字交叉验证方法将预处理后的所述训练数据拆分成十份，依次选一份作为测试集Dtest，剩余9份作为训练集Dtrain；
步骤(b3)，利用拆分后的所述训练数据对寻到最优参数后的所述算法模型进行训练，并保存训练完成后的所述算法模型。


4.根据权利要求3所述的基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，其特征在于：
其中步骤(b3)包括如下步骤：
步骤(b31)，将所述测试集Dtest＝[a1，a2，a3，…]中每一个所述一维数组ai＝[month,hour,T,F,Ptrue]，拆分为ai(p)＝[month,hour,T,F]和ai(o)＝[Ptrue]；
步骤(b32)，根据所述随机森林算法，将所述ai(p)作为树的输入量，将所述ai(o)作为树的子节点，训练一个CART决策树，在训练过程中对每个节点的切分规则是：
先从所有输入特征中随机的选择i个特征，再从这i个特征中选择最优的切分点再做左右子树的划分，以此类推训练下一个CART决策树；
步骤(b33)，根据所述所及森林算法设置多个决策树融合方式，设CART决策树样本点所到叶节点权重为z，决策树个数为n，n个CART决策树样本点所到叶节点权重的均值作为y，根据公式：



上式中n＝100，最终将单个CART决策树即弱分类器组合成多个CART决策树即强分类器，保存各节点均值y，从而得到训练完成的所述算法模型并保存。


5.根据权利要求1所述的一种基于误差匹配的中低压燃气调压器故障检测方法，其特征在于：
其中步骤(c)包括如下步骤：
步骤(c1)，对作为所述测试数据的调压器时间，温度T，流量F，压力Ptrue，构建一维数组c，c＝[T,F,Ptrue]，并删除压力数据低于0的所述测试数据，将所述一维数组c构建形成嵌套数组C，C＝[c1，c2，c3，…cM]；
步骤(c2)，对数据清洗后的所述测...

【专利技术属性】
技术研发人员：栗风永，孙猛，王超群，
申请(专利权)人：上海电力大学，上海航天能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31