一种发电柴油机运行异常监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及一种发电柴油机运行异常监测方法及系统，包括：采集数据并根据数据构建图结构数据；根据图结构数据计算差值子图结构，利用差值子图结构对图结构数据进行优化得到修正后的图结构数据；对修正后的图结构数据进行分类拟合得到综合序列；根据综合序列完成稳定性判断并实现发电柴油机运行异常监测

【技术实现步骤摘要】
一种发电柴油机运行异常监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及电子数字数据处理
，具体涉及一种发电柴油机运行异常监测方法及系统
。

技术介绍

[0002]现有的异常检测方法在进行发电柴油机运行异常监测时，出现误检漏检的情况，使得不能对发电柴油机运行状态及时调整，进而存在可能引发安全风险，现有的数据降维方法在提取多维度的数据特征时，可通过不同数据之间的相关性进行分析降维，但是由于相关性分析降维不能得到较好的局部信息，使得对降维后的数据对异常响应不明显，导致异常检测方法在进行发电柴油机运行异常监测时，仍然具有一定的误检漏检的情况
。

技术实现思路

[0003]为解决上述问题，本专利技术提供一种发电柴油机运行异常监测方法及系统
。
[0004]本专利技术的一种发电柴油机运行异常监测方法及系统采用如下技术方案：一方面，本专利技术一个实施例提供了一种发电柴油机运行异常监测方法，该方法包括以下步骤：采集发电柴油机在运行过程中多维关键参数的时序数据，根据多维关键参数的时序数据得到每个时间窗口中每个时间点的图结构数据；所述多维关键参数的时序数据包括发动机在运行过程中转速
、
油压
、
温度和燃料消耗的时序数据；根据每个时间窗口中每个时间点的图结构数据进行边权差值分析得到每个时间窗口中每个时间段的差值子图结构，根据每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构内边权的出现频率，获得每个时间段的归一化影响系数差值图结构；结合归一化影响系数差值图结构以及每个时间窗口中每个时间点的图结构数据的子图，得到每个时间窗口中所有时间点的修正后的图结构数据；对每个时间窗口中的每个时间点的修正后的图结构数据进行分类，获得相邻两个时间点的匹配图结构数据，计算每个时间窗口内每两个匹配图结构数据的图结构相似度，根据每个时间窗口内每两个匹配图结构数据的图结构相似度得到每个时间窗口的稳定性值，由所有时间窗口的稳定性值构成综合序列；将稳定性值小于预设的下限阈值的时间窗口进行异常标记，以对发电柴油机进行运行异常检测
。
[0005]进一步的，所述根据多维关键参数的时序数据得到每个时间窗口中每个时间点的图结构数据，包括的具体步骤如下：首先，预设一个时间窗口长度
L
，用长度为
L
的滑窗对任意一个一维关键参数的时序数据进行滑动得到若干个时间窗口，每个时间窗口内的且在每维关键参数的时序数据上的时序数据段记为每维关键参数在每个时间窗口内的一维数据序列；然后，获取任意两个维关键参数在同一个时间窗口内的两个一维数据序列，计算所述两个一维数据序列皮尔逊相关性系数并取绝对值，得到任意两个维关键参数在同一个
时间窗口下的相关性；最后，将每维关键参数作为一个节点，将任意两个维关键参数在同一个时间窗口下的相关性作为对应两个节点之间对应边的边权，根据所述节点和所述边权构建每个时间窗口中每个时间点的图结构数据
。
[0006]进一步的，所述根据每个时间窗口中每个时间点的图结构数据进行边权差值分析得到每个时间窗口中每个时间段的差值子图结构，包括的具体步骤如下：计算每个时间窗口中所有相邻时间点中同两个维度的数据类型对应的边权之间的差值，以不同参数类型作为节点
、
以节点对应数据类型之间的差值绝对值作为两个节点之间的边权，得到每个时间窗口中每个时间段的差值子图结构，所述时间段指的是每个时间窗口中相邻的两个时间点之间的时间
。
[0007]进一步的，所述根据每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构内边权的出现频率，获得每个时间段的归一化影响系数差值图结构，包括的具体步骤如下：获取任意两个节点在每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构的影响系数的最大值，将每两个节点之间的影响系数最大值作为边权得到影响系数差值图结构，对影响系数差值图结构的边权进行最大值最小值归一化得到每个时间段的归一化影响系数差值图结构
。
[0008]进一步的，所述影响系数的获取方法如下：将每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构对应的边权记为第一边权，统计每个第一边权的占比，将第一边权与所述第一边权的占比相乘，得到每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构的影响系数
。
[0009]进一步的，所述结合归一化影响系数差值图结构以及每个时间窗口中每个时间点的图结构数据的子图，得到每个时间窗口中所有时间点的修正后的图结构数据，包括的具体步骤如下：获取每个时间窗口中除了第一个时间点外的所有时间点的最小幅值和权数值，对每个时间窗口中除了第一个时间点外的所有时间点的图结构数据，用权数值乘图结构数据中的所有边权得到波动修正图结构数据；所述时间段内包含两个时间点，将每个时间段的归一化影响系数差值图结构中的所有边权乘时间段内的后一个时间点的最小幅值，得到每个时间窗口中除了第一个时间点外的所有时间点的波动修正归一化影响系数差值图结构，将波动修正图结构数据和波动修正归一化影响系数差值图结构相加，得到每个时间窗口中除了第一个时间点外的所有时间点的修正后的图结构数据，保留原有的第一个时间点的图结构数据作为每个时间窗口中的第一个时间点的修正后的图结构数据，得到每个时间窗口中所有时间点的修正后的图结构数据
。
[0010]进一步的，所述最小幅值和权数值的获取方法如下：获取每个时间窗口中每个时间点的图结构数据的所有子图结构，计算每个时间窗口中相邻的两个时间点的所有子图结构的相似度，将所有相似度中的最小值记为相邻的两个时间点中后一个时间点的最小幅值，用1减去所述后一个时间点的最小幅值记为所述后一个时间点的权数值
。
[0011]进一步的，所述对每个时间窗口中的每个时间点的修正后的图结构数据进行分类，获得相邻两个时间点的匹配图结构数据，计算每个时间窗口内每两个匹配图结构数据
的图结构相似度，根据每个时间窗口内每两个匹配图结构数据的图结构相似度得到每个时间窗口的稳定性值，包括的具体步骤如下：利用谱聚类对修正后的图结构数据进行二分类，每个时间点得到两个类别，获取相邻两个时间点在对应修正后的图结构数据的二分类结果中的4个类别，计算4个类别中的最大交并比类别，将最大交并比类别组合成一个新的图结构数据，将新的图结构数据作为相邻两个时间点的匹配图结构数据，利用
Graph Kernel
算法计算每个时间窗口内每两个匹配图结构数据之间的相似度，记为图结构相似度，将每个时间窗口内所有图结构相似度的最小值记为时间窗口的稳定性值
。
[0012]进一步的，所述计算4个类别中的最大交并比类别，包括的具体步骤如下：将相邻两个时间点中前一个时间点的二分类结果分别记为前时刻类别和前时刻类别，将相邻两个时间点中后一个时间点的二分类结果分别记为后时刻类别和后时刻类别，分别计算前时刻类别与前时刻类别
、
前时刻类别与后时刻类别
、
后时刻类别与前时刻类别以及后时刻类别与后时刻类别的交并比，将交并比最大时对应的类别和类别记为最大交并比类别...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种发电柴油机运行异常监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集发电柴油机在运行过程中多维关键参数的时序数据，根据多维关键参数的时序数据得到每个时间窗口中每个时间点的图结构数据；所述多维关键参数的时序数据包括发动机在运行过程中转速
、
油压
、
温度和燃料消耗的时序数据；根据每个时间窗口中每个时间点的图结构数据进行边权差值分析得到每个时间窗口中每个时间段的差值子图结构，根据每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构内边权的出现频率，获得每个时间段的归一化影响系数差值图结构；结合归一化影响系数差值图结构以及每个时间窗口中每个时间点的图结构数据的子图，得到每个时间窗口中所有时间点的修正后的图结构数据；对每个时间窗口中的每个时间点的修正后的图结构数据进行分类，获得相邻两个时间点的匹配图结构数据，计算每个时间窗口内每两个匹配图结构数据的图结构相似度，根据每个时间窗口内每两个匹配图结构数据的图结构相似度得到每个时间窗口的稳定性值，由所有时间窗口的稳定性值构成综合序列；将稳定性值小于预设的下限阈值的时间窗口进行异常标记，以对发电柴油机进行运行异常检测
。2.
根据权利要求1所述一种发电柴油机运行异常监测方法，其特征在于，所述根据多维关键参数的时序数据得到每个时间窗口中每个时间点的图结构数据，包括的具体步骤如下：首先，预设一个时间窗口长度
L
，用长度为
L
的滑窗对任意一个一维关键参数的时序数据进行滑动得到若干个时间窗口，每个时间窗口内的且在每维关键参数的时序数据上的时序数据段记为每维关键参数在每个时间窗口内的一维数据序列；然后，获取任意两个维关键参数在同一个时间窗口内的两个一维数据序列，计算所述两个一维数据序列皮尔逊相关性系数并取绝对值，得到任意两个维关键参数在同一个时间窗口下的相关性；最后，将每维关键参数作为一个节点，将任意两个维关键参数在同一个时间窗口下的相关性作为对应两个节点之间对应边的边权，根据所述节点和所述边权构建每个时间窗口中每个时间点的图结构数据
。3.
根据权利要求1所述一种发电柴油机运行异常监测方法，其特征在于，所述根据每个时间窗口中每个时间点的图结构数据进行边权差值分析得到每个时间窗口中每个时间段的差值子图结构，包括的具体步骤如下：计算每个时间窗口中所有相邻时间点中同两个维度的数据类型对应的边权之间的差值，以不同参数类型作为节点
、
以节点对应数据类型之间的差值绝对值作为两个节点之间的边权，得到每个时间窗口中每个时间段的差值子图结构，所述时间段指的是每个时间窗口中相邻的两个时间点之间的时间
。4.
根据权利要求1所述一种发电柴油机运行异常监测方法，其特征在于，所述根据每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构内边权的出现频率，获得每个时间段的归一化影响系数差值图结构，包括的具体步骤如下：获取任意两个节点在每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构的影响系数的最大值，将每两个节点之间的影响系数最大值作为边权得到影响系数差值图结构，对影响系数差值图结构的边权进行最大值最小值归一化得到每个时间段的归一化影响系数差值图结
构
。5.
根据权利要求4所述一种发电柴油机运行异常监测方法，其特征在于，所述影响系数的获取方法如下：将每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构对应的边权记为第一边权，统计每个第一边权的占比，将第一边权与所述第一边权的占比相乘，得到每个时间窗口中所有时间段的差值子图结构的影响系数
。6.
根据权利要求1所述一种发电柴油机运行异常监测方法，其特征在于，所述结合归一化影响系数差值图结构以及每个时间窗口中每个时间点的图结构数据的子图，得到每个时间窗口中所有时间点的修正后的图结构数据，包括的具体步骤如下：获取每个时间窗口中除了...

【专利技术属性】
技术研发人员：信德俊，白向阳，
申请(专利权)人：深圳特力自动化工程有限公司，
类型：发明
国别省市：