基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法与流程

本发明涉及机器学习领域，具体是指基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法。

背景技术：

1、传统水泵控制系统基于传统机械与电子设备，随着科技的快速发展，智能化水泵控制系统已成为一个更全面、自动化程度更高的系统，特别是在水泵故障预测领域，这些新型智能系统结合了先进的感知技术和数据分析手段，能够实现远程监控和快速故障预警，但现有的水泵故障预测与诊断方法中进行水泵故障模型训练，训练中存在卷积神经网络训练中训练过程不稳定、模型过拟合的问题；在水泵故障模型训练过程中，普通的优化算法容易陷入局部最优解、导致无法找到全局最优解的问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，针对传统的卷积神经网络训练中训练过程不稳定、模型过拟合的问题，本方案在使用xavier初始化对水泵故障模型进行初始化，帮助保持梯度的稳定性，通过根据输入和输出节点数量来调整权重的初始化范围，避免梯度消失或梯度爆炸的问题，使得训练更加稳定，减少了网络训练时的梯度异常现象，同时降低过拟合的风险、加速模型的收敛速度，在训练过程中更容易找到合适的权重值，有助于提高模型的性能和泛化能力；针对普通的优化算法容易陷入局部最优解、导致无法找到全局最优解的问题，本方案采用m-sdwoa算法对水泵故障模型进行优化，在搜索空间中有效地探索，并在迭代过程中逐步收敛到最优解，在搜索过程中能够探索和维持解空间的多样性，避免陷入局部最优解，同时通过迭代过程逐步优化，有助于加速参数收敛到最优解的过程。

2、本发明采取的技术方案如下：本发明提供的基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，该方法包括以下步骤：

3、步骤s1：收集数据，在水泵的进口、出口、管道、电机和水槽中安装传感器，使用传感器收集水泵运行时的数据，包括压力、流量、温度、振动和电流；

4、步骤s2：数据清洗与预处理，将水泵运行时的数据进行清洗，同时进行规范化，得到处理后的水泵数据；

5、步骤s3：数据划分，使用水泵运行时的数据建立数据集，将数据集的70%划分为训练集，数据集的15%划分为验证集，数据集的15%划分为测试集；

6、步骤s4：特征工程，将训练集进行特征提取，包括频谱特征和统计特征，对特征进行转换，减少特征维度；

7、步骤s5：模型建立和训练，选择卷积神经网络模型作为基础模型，建立水泵故障模型，同时使用训练集对水泵故障模型进行模型训练，根据验证集对水泵故障模型进行调参和优化，得到优化后的水泵故障模型；

8、步骤s6：模型评估和调优，使用验证集评估优化后的水泵故障模型的性能，包括准确率、召回率、f1分数，使用m-sdwoa算法对水泵故障模型进行优化，得到优化后的水泵故障模型；

9、步骤s7：故障预测与诊断，使用优化的水泵故障模型对测试集进行预测，识别可能出现的故障类型和故障状态，预测出故障时，进一步分析数据特征，确定故障的原因和可能的解决方案；

10、步骤s8：持续监测与优化，持续收集水泵运行时的数据，改进模型性能，使用特征选择、模型调参的方法。

11、进一步的，在步骤s5中，选择卷积神经网络模型作为基础模型，建立水泵故障模型，同时使用训练集对水泵故障模型进行模型训练，根据验证集对水泵故障模型进行调参和优化，得到优化后的水泵故障模型，具体包括以下步骤：

12、步骤s51：建立水泵故障模型的架构，建立输入层、卷积层、池化层和全连接层；

13、进一步的，在步骤s51中，建立水泵故障模型的架构，建立输入层、卷积层、池化层和全连接层，具体包括以下内容：

14、输入层：接受训练集，将训练集输入到卷积层；

15、卷积层：包括卷积核和激活函数，卷积核对于训练集进行卷积运算，得到卷积运算的结果，激活函数对于卷积运算的结果进行非线性变换；

16、池化层：在训练集中进行池化运算，得到池化运算的结果，并使用池化函数对池化运算的结果进行非线性变换；

17、全连接层：包括权重矩阵和激活函数；

18、步骤s52：初始化水泵故障模型，使用xavier初始化对水泵故障模型进行初始化，使用均匀分布并随机生成水泵故障模型的权重矩阵；

19、进一步的，在步骤s52中，使用xavier初始化对水泵故障模型进行初始化，具体包括以下步骤：

20、步骤s521：确定权重层，选择全连接层作为进行xavier初始化的权重层；

21、步骤s522：计算xavier初始化的标准差对权重进行初始化，所用公式如下：

22、；

23、其中，为输入节点数，为输出节点数，为用于xavier初始化的标准差；

24、步骤s523：应用初始化，采用xavier初始化的标准差为参数，随机生成权重矩阵；

25、步骤s53：定义损失函数和优化器，使用lswr损失函数和sgd优化器，同时设置学习率；

26、步骤s54：训练水泵故障模型，使用训练集对水泵故障模型进行训练，训练过程中调整水泵故障模型的权重和偏置；

27、步骤s55：验证水泵故障模型，使用验证集对水泵故障模型进行验证，并通过评估指标评估性能，评估指标包括准确率、召回率和f1值，得到水泵故障模型的评估结果；

28、步骤s56：调节模型参数，根据水泵故障模型的评估结果进行模型调参，包括调整学习率、批大小和正则化参数。

29、进一步的，在步骤s6中，使用m-sdwoa算法对水泵故障模型进行优化，得到优化后的水泵故障模型，具体包括以下步骤：

30、步骤s61：初始化m-sdwoa算法参数，包括种群规模，最大迭代次数、子群数量、惯性权重和学习因子；

31、步骤s62：生成初始种群，确定种群规模，随机生成个个体，每个个体代表一个候选解，同时确定子群数量，将个个体随机分配到子群中，每个子群中的个体数量为；

32、步骤s63：计算每个个体的适应度值，定义适应度函数，并计算出每个个体的适应度值，根据个体适应度值进行降序排序，从排序后的个体中选择个个体进入下一次迭代；

33、步骤s64：选择领导者，在每个子群中，从排序中的个体选择适应度值最高的作为领导者；

34、步骤s65：更新个体位置，在每个子群中，其他个体根据领导者的位置和自己的位置更新自己的位置，包括向领导者靠近，避免与其他个体距离太近，所用公式如下：

35、；

36、；

37、其中，是第个个体在时刻的速度，是第个个体在时刻的个体管理位置，是时刻的全局最优化位置，是第个个体在时刻的位置，为随机数函数，范围是[0,1]，为惯性权重，、为学习因子；

38、步骤s66：交叉变异操作，对每个子群中的个体进行变异和交叉操作，产生新的个体；

39、进一步的，在步骤s66中，对每个子群中的个体进行变异和交叉操作，产生新的个体，具体包括以下内容：

40、变异操作：对于每个子群中的每个个体，随机选择一个个体作为决策变量，对选定的决策变量进行变异操作，变异操作包括随机扰动、高斯变异和均匀变异；

41、交叉操作：从两个不同的子群中随机选择两个个体，这两个个体的决策变量之间进行交叉操作，交叉操作包括单点交叉、双点交叉和多点交叉；

42、步骤s67：添加个体，将每个子群中新的个体添加到该子群中；

43、步骤s68：重复步骤s63至步骤s67，直到达到最大迭代次数；

44、步骤s69：返回最优子群，输出最优解。

45、采用上述方案本发明取得的有益效果如下：

46、（1）针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，针对传统的卷积神经网络训练中训练过程不稳定、模型过拟合的问题，本方案在使用xavier初始化对水泵故障模型进行初始化，帮助保持梯度的稳定性，通过根据输入和输出节点数量来调整权重的初始化范围，避免梯度消失或梯度爆炸的问题，使得训练更加稳定，减少了网络训练时的梯度异常现象，同时降低过拟合的风险、加速模型的收敛速度，在训练过程中更容易找到合适的权重值，有助于提高模型的性能和泛化能力。

47、（2）针对普通的优化算法容易陷入局部最优解、导致无法找到全局最优解的问题，本方案采用m-sdwoa算法对水泵故障模型进行优化，在搜索空间中有效地探索，并在迭代过程中逐步收敛到最优解，在搜索过程中能够探索和维持解空间的多样性，避免陷入局部最优解，同时通过迭代过程逐步优化，有助于加速参数收敛到最优解的过程。