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阅读论文：电网的故障检测
论文结构图示（论文原文链接在文章底部）
个人总结：
本文提出了一种基于数据的非模型算法
- 依据：数据获取技术的成熟，数据测试量的增大
- 优势：相对于基于模型的算法 ，对于模型错配有很强的健壮性
1、评判电网是否故障的三个标准
1.1、信号峰值（时域上）
预处理：
- 高通滤波
- 提取区域最大值
- 区域最大值排序，只保留大小相差较大数据的较大值（作为一个峰值保存下来）
统计一个信号的峰值，峰值大于200，大概率异常信号
1.2、频域分类
基于DFT系数分类，但DFT矩阵计算量过大，需要减少数量级，预处理如下：
- 给DFT矩阵每一行计算MI值，只使用MI值最高的那几行（总数的1%）
- 计算好的DFT系数，作为CNN的输入，进行特征提取，给该信号一个为异常信号的权重
1.3、时域分类器
- 将原始数据分为m块，每块长度为l
- 对于每一段数据都用注意机制进行学习（多任务学习）
- 该机制会给每个信号一个权重，权重越大，信号为异常信号的概率越大
- 结合三个标准，最终逻辑回归，得出该信号的类型
2、论文阅读
2.1、摘要
现有的基于模型的方法无法充分利用时间序列的数据，先进测量技术带动着数据爆炸，推动数据导向形方法的发展
方法包含：
- 运用注意机制的长短期记忆架构，来提取时间序列特征
- 一维卷积神经网络获取频率信息
- 基于频率的非监督分类信号方法，对于不同的分类，使用多任务学习方法
术语索引：异常检测，故障检测，卷积神经网络，长短期记忆，多任务学习，高维时间序列
2.2、介绍
- 电网系统升级，信息更加全面，内容有：电压，电流，温度，湿度，频率
- 但数量量太多，太高维了，要求算法对数据处理速度也要加快
- 基于参数模型的方案对于模型错配的健壮性是脆弱的，而非参数技术由数据指引，数据模型错配的健壮性强
- 电力系统新增的大量测试数据，增强了非模型的学习算法的可用性
- 本文新提出的方法，使用了结合了双向长短期记忆分类器和注意机制来获取在时域的错误模式，还有使用频域特征的卷积神经网络
- 此外，本文还提出了一个基于频率的分类算法。这种算法支持着在每种分类上多任务学习，这提高了分类器性能
- 数据集中的信号是高维时间序列，这种数据没有太好的解决方案。因此本文提出了一种框架用于时域和频域的降维
2.3、数据描述和研究
数据量特别庞大，并且充满噪声，需要进行预处理
时域消息的预处理：
- 高通滤波：只保留高频率的波动和峰值，去除低频率的噪音
- 提取区域最大值：减少数据数量级
- 区域最大值排序，只保留大小相差较大数据的较大值：进一步减少数量级，只保留最基本的特征
得出结论：异常信号的峰值普遍大于200，认为峰值能作为评判信号的一个参数
2.4、基于频率的特征提取
- 需要解决各类噪声带来的影响
- 使用DFT可以有效的减少噪声的影响，但会带来新的问题，计算量太大
- 减少的方法是，只采用DFT矩阵的一部分子集来研究。此处使用MI作为判断DFT系数是否有效的标准。
- 最终只选择MI值最大的百分之一的数据
- 将选出来的数据作为CNN的输入，进行神经网络学习和特征提取
结果：以CNN输出的数据作为权重，给最终判断提供一个参数
2.5、分类器
LSTM是一种很好的处理序列依赖的网络架构，问题在于，处理大量数据时，表现一般，因此需要减少数据量，把数据分为m块，每块长度为l，为了提高效率，本文还采用了自我监督机制（实际表现为一个权重向量），根据给出信号与其他信号的关系 ，猜测该信号是否为异常信号，给一个权重
结果：该监督机制和LSTM会给一个判断信号的权重，用于最终判断信号类型
最终评价：结合三个参数，最终判断信号的类型，是正常信号还是异常信号，为了防止有些不平衡数据，全部一边倒，都归到一个大类里头，本文在判断时增加了两个权重，wp和wn，p类的量越大，wp就越小，成反比，wn类似。实际使用时，wp与该信号为正类的权重相乘，wn同上，然后二者相加，得出数据，最终判断。
2.6、性能评估
比数据测试网站上的最优算法的性能还要好
2.7、总结
2.8、论文链接
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2009.06825.pdf
版权声明：遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42036144/article/details/109083216
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从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师（机器医生）、国际振动分析师， 实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发， 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊，为机器设备健康运行保驾护航。