隧道机电设备异常数据生成评价方法、系统、终端及介质技术方案

本发明专利技术涉及数据处理领域，具体公开一种隧道机电设备异常数据生成评价方法、系统、终端及介质，采集机电设备数据；对机电设备数据进行清洗与预处理；将机电设备数据进行等级划分，生成各个等级样本；筛选机电设备数据的数量未达到阈值的等级样本，记为待处理等级样本；对于各个待处理等级样本，基于生成对抗网络模型生成模拟数据；将生成的模拟数据与原本的机电设备数据融合构成新的数据样本；基于预训练的评价模型对新的数据样本进行等级划分准确性评价。本发明专利技术先对数据进行等级划分，再通过生成对抗网络模型生成模拟数据，填补样本数据，尤其填补异常数据，进而丰富了隧道机电设备可能出现风险的情况，增强隧道预警能力。增强隧道预警能力。增强隧道预警能力。

【技术实现步骤摘要】
隧道机电设备异常数据生成评价方法、系统、终端及介质


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种隧道机电设备异常数据生成评价方法、系统、终端及介质。

技术介绍

[0002]高速公路发展迅猛，很多高速通道需穿山而过，隧道成了连接道路的首选。隧道机电设备主要指为隧道运行服务的相关机电设施，包括供配电系统、照明系统、通风空调系统、给排水消防系统、监控系统、消防及救援系统等。
[0003]隧道机电设备在运行过程中可能会出现各种异常情况，如电机故障、传感器失效、控制系统故障等。针对公路隧道机电设备的异常数据分析，可以采用数据挖掘技术，通过收集和分析设备运行数据，以发现和预测设备的异常情况。例如，可以使用机器学习算法，通过对历史数据的分析，构建预测模型，以及根据设备的运行状况进行实时监测和预警，从而提高设备的故障检测和维修效率。此外，通过深度学习和神经网络等算法，对设备的运行数据进行学习和分析，以进一步提高设备故障检测和预测的准确性和可靠性。
[0004]深度学习需要大量的数据来训练模型的归纳能力，然而实际情况下，隧道机电设备绝大多数时间均在正常状态下运转，很少有重大突发损坏事件或是大规模故障的发生，这就导致异常数据数量较少，影响设备故障预测模型的准确性。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本专利技术提供一种隧道机电设备异常数据生成评价方法、系统、终端及介质，先对数据进行等级划分，再通过生成对抗网络模型生成模拟数据，填补样本数据，尤其填补异常数据，进而丰富了隧道机电设备可能出现风险的情况，增强隧道预警能力。
[0006]第一方面，本专利技术的技术方案提供一种隧道机电设备异常数据生成评价方法，包括以下步骤：采集机电设备数据；对机电设备数据进行清洗与预处理；将机电设备数据进行等级划分，生成各个等级样本；筛选机电设备数据的数量未达到阈值的等级样本，记为待处理等级样本；对于各个待处理等级样本，基于生成对抗网络模型生成模拟数据；将生成的模拟数据与原本的机电设备数据融合构成新的数据样本；基于预训练的评价模型对新的数据样本进行等级划分准确性评价。
[0007]在一个可选的实施方式中，对机电设备数据进行清洗与预处理，具体包括：将噪音数据和异常采集的数据去除；对于有具体数值的机电设备数据按照实际数值统计；对于无具体数值的机电设备数值，转换为数值标识进行统计。
[0008]在一个可选的实施方式中，转换为数值标识进行统计，具体包括：使用1表示机电设备故障，使用0表示机电设备正常。
[0009]在一个可选的实施方式中，筛选机电设备数据的数量未达到阈值的等级样本，记为待处理等级样本，具体包括：统计第一个等级样本的机电设备数据的数量；检测所统计数量是否大于等于阈值；若否，则将第一个等级样本记为待处理等级样本；统计第二个等级的机电设备数据的数量；检测所统计数量是否大于等于阈值；若否，则将第二个等级样本记为待处理等级样本；以此类推，直到统计完所有的等级。
[0010]在一个可选的实施方式中，对于各个待处理等级样本，基于生成对抗网络模型生成模拟数据，具体包括：初始化生成器和辨别器参数；将噪声样本输入生成器生成模拟样本；其中，噪声样本的数据数量与待处理等级样本的数据数量相同；将待处理等级样本和模拟样本输入到辨别器进行辨别器的训练；固定生成器，对辨别器进行k次训练后更新1次生成器；重复上述训练步骤，直到辨别器的辨别概率达到阈值，此时生成器所生成模拟样本内的数据即所需的模拟数据。
[0011]在一个可选的实施方式中，基于预训练的评价模型对新的数据样本进行等级划分准确性评价，具体包括：将采集的所有机电设备数据以及各个待处理等级样本所生成的模拟数据输入到评价模型进行分类，获得各个等级的分类数据；计算新的数据样本与对应的等级分类数据之间的JS散度；若JS散度小于阈值，则新的数据样本中的模拟数据质量合格。
[0012]在一个可选的实施方式中，评价模型为多层BP神经网络模型。
[0013]第二方面，本专利技术的技术方案提供一种隧道机电设备异常数据生成评价系统，包括，数据采集模块：采集机电设备数据；数据预处理模块：对机电设备数据进行清洗与预处理；数据等级划分模块：将机电设备数据进行等级划分，生成各个等级样本；样本筛选模块：筛选机电设备数据的数量未达到阈值的等级样本，记为待处理等级样本；模拟数据生成模块：对于各个待处理等级样本，基于生成对抗网络模型生成模拟数据；样本重构模块：将生成的模拟数据与原本的机电设备数据融合构成新的数据样本；数据质量评价模块：基于预训练的评价模型对新的数据样本进行等级划分准确性
评价。
[0014]第三方面，本专利技术的技术方案提供一种终端，包括：存储器，用于存储隧道机电设备异常数据生成评价程序；处理器，用于执行所述隧道机电设备异常数据生成评价程序时实现如上述任一项所述隧道机电设备异常数据生成评价方法的步骤。
[0015]第四方面，本专利技术的技术方案提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有隧道机电设备异常数据生成评价程序，所述隧道机电设备异常数据生成评价程序被处理器执行时实现如上述任一项所述隧道机电设备异常数据生成评价方法的步骤。
[0016]本专利技术提供的一种隧道机电设备异常数据生成评价方法、系统、终端及介质，相对于现有技术，具有以下有益效果：先对数据进行等级划分，再通过生成对抗网络模型生成模拟数据，填补样本数据，尤其填补异常数据，并对模拟数据进行质量评价，保障模拟数据的准确性和有效性，进而丰富了隧道机电设备可能出现风险的情况，为应急预案的制定提供更多参考，增强隧道预警能力，提高隧道运营安全系数。
附图说明
[0017]为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术实施例提供的一种隧道机电设备异常数据生成评价方法流程示意图。
[0019]图2是生成对抗网络模型训练过程架构图。
[0020]图3是本专利技术实施例提供的一种隧道机电设备异常数据生成评价系统结构示意框图。
[0021]图4是本专利技术实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。
[0024]图1是本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种隧道机电设备异常数据生成评价方法，其特征在于，包括以下步骤：采集机电设备数据；对机电设备数据进行清洗与预处理；将机电设备数据进行等级划分，生成各个等级样本；筛选机电设备数据的数量未达到阈值的等级样本，记为待处理等级样本；对于各个待处理等级样本，基于生成对抗网络模型生成模拟数据；将生成的模拟数据与原本的机电设备数据融合构成新的数据样本；基于预训练的评价模型对新的数据样本进行等级划分准确性评价。2.根据权利要求1所述的隧道机电设备异常数据生成评价方法，其特征在于，对机电设备数据进行清洗与预处理，具体包括：将噪音数据和异常采集的数据去除；对于有具体数值的机电设备数据按照实际数值统计；对于无具体数值的机电设备数值，转换为数值标识进行统计。3.根据权利要求2所述的隧道机电设备异常数据生成评价方法，其特征在于，转换为数值标识进行统计，具体包括：使用1表示机电设备故障，使用0表示机电设备正常。4.根据权利要求1、2或3所述的隧道机电设备异常数据生成评价方法，其特征在于，筛选机电设备数据的数量未达到阈值的等级样本，记为待处理等级样本，具体包括：统计第一个等级样本的机电设备数据的数量；检测所统计数量是否大于等于阈值；若否，则将第一个等级样本记为待处理等级样本；统计第二个等级的机电设备数据的数量；检测所统计数量是否大于等于阈值；若否，则将第二个等级样本记为待处理等级样本；以此类推，直到统计完所有的等级。5.根据权利要求4所述的隧道机电设备异常数据生成评价方法，其特征在于，对于各个待处理等级样本，基于生成对抗网络模型生成模拟数据，具体包括：初始化生成器和辨别器参数；将噪声样本输入生成器生成模拟样本；其中，噪声样本的数据数量与待处理等级样本的数据数量相同；将待处理等级样本和模拟样本输入到辨别器进行辨别器的训练；固定生成器，对辨别器进行k次训练后更新1次生成器；...

【专利技术属性】
技术研发人员：童星，王哲，高鹤，刘宇博，魏传伟，
申请(专利权)人：山东正晨科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：