一种基于自注意力和神经微分方程的故障检测方法及系统

本发明涉及数据分析和机器学习，尤其涉及一种基于自注意力和神经微分方程的故障检测方法及系统。

背景技术：

1、在高度自动化与智能化的当代工业环境中，设备与系统的稳定运行对于保障生产安全、提高效率、降低成本具有至关重要的作用。随着技术的发展，系统变得越来越复杂，这使得故障检测与诊断变得更加困难，尤其是在早期阶段准确识别微小故障的需求日益增加。微小故障，如果不能及时发现和处理，可能会导致系统性能下降，甚至引发重大事故。因此，开发一种能够准确、及时检测微小故障的方法具有重大的实际应用价值和社会意义。

2、在时间序列数据中，微小故障的信号往往需要捕捉长期的数据依赖关系，而传统模型如自回归模型在处理长序列依赖时效果有限。工业系统的运行环境和条件不断变化，这要求故障检测方法能够适应这些变化，实现动态监测。

3、近年来，随着深度学习技术的快速发展，尤其是在自然语言处理领域取得的突破，一些先进的技术被提出并逐渐应用于序列数据的处理中，例如transformer模型及其自注意力机制，它们展示了处理长距离依赖问题的强大能力。此外，神经微分方程作为一种新兴的深度学习框架，为建模动态系统提供了一种连续的视角，这对于理解和预测复杂系统的行为具有潜在的优势。

4、尽管如此，将这些先进的技术应用于微小故障的检测与诊断中，仍然面临着将模型适应特定应用环境、优化模型参数以达到最佳性能以及提高模型可解释性等挑战。因此，需要一种综合利用自注意力机制和神经微分方程优势的新型故障检测方法，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于自注意力和神经微分方程的故障检测方法及系统，专注于高度动态和复杂系统中微小故障的实时检测和分析。

2、本发明的发明思想为：本发明旨在高效地识别和分析微小故障数据，适用于高度复杂和动态变化的系统环境；该方法在数据准备和预处理阶段采用了四分位数间距方法来识别和剔除异常值，以确保数据质量的高度净化，为后续分析提供准确的基础数据，在数据特征提取方面，本发明的方法创新性地建立transformer模型，通过自注意力机制有效捕获序列数据中的长距离依赖关系，能够显著提高故障特征的识别精度和效率；本发明构建神经常微分方程模型，并结合交叉验证技术进行模型训练，从而实现在不同操作条件下对微小故障的高灵敏度检测。最后，基于贝叶斯统计模型进行参数搜索过程，以高效地寻求最优参数组合。本发明为动态复杂系统存在的微小故障提供了一种新颖、准确和高效的检测技术方案，具有广泛的应用前景。

3、为了实现上述发明目的，本发明采用技术方案具体为：一种基于自注意力和神经微分方程的故障检测方法，包括：

4、数据准备和预处理，所述数据准备和预处理包括iqr异常值处理：首先，使用四分位数间距方法识别和剔除数据中的异常值。这一步骤确保了后续分析的数据质量，为高准确度的故障检测奠定了基础。所述数据准备和预处理还包括数据标准化：对处理后的数据进行标准化处理，保证不同维度特征之间的可比性。

5、特征提取，所述特征提取包括自注意力机制的应用：建立transformer模型中的自注意力机制捕获序列数据中的长距离依赖关系。这一步骤通过计算序列内各个位置之间的注意力得分，有效地提取了时间序列数据中的关键特征，尤其是微小变化信号。所述特征提取还包括时间序列的深度特征学习：利用自注意力机制提取的特征作为输入，进一步通过深度学习网络提炼和学习时间序列的深层特征。

6、故障检测模型，所述故障检测模型包括神经微分方程模型：构建神经常微分方程模型来描述系统动态行为的连续变化，该模型能够捕捉到微小故障导致的细微动态变化，为故障检测提供了一种新的视角。所述故障检测模型还包括交叉验证技术：采用交叉验证技术来训练和验证神经微分方程模型，保证了模型的泛化能力和稳定性。

7、参数优化，所述参数优化包括贝叶斯优化策略：基于贝叶斯统计模型进行参数搜索，以科学地找到最优的模型参数组合。这一步骤通过构建参数的概率模型，利用贝叶斯推断来指导搜索过程，有效地缩短了优化时间，提高了模型性能。

8、故障检测实施，所述故障检测实施包括微小故障的早期识别：通过模型对微小变化的高敏感度，实现对微小故障的早期识别和预警。所述故障检测实施还包括实时监测与诊断：将训练好的模型部署于实时监测系统中，对工业系统进行持续的故障监测和诊断。

9、包括以下步骤：

10、5)采用四分位数间距(iqr)方法对收集到的序列数据进行预处理，以识别和剔除异常值；

11、6)建立基于自注意力机制的transformer模型对预处理后的数据进行特征提取，以捕获序列数据中的长距离依赖关系；

12、7)构建神经常微分方程模型对提取的特征进行分析，并结合交叉验证技术进行模型训练，以实现在不同操作条件下对微小故障的高灵敏度检测；

13、8)基于贝叶斯统计模型进行参数搜索过程，以高效地寻求最优参数组合，提高故障检测的准确性。

14、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测方法进一步优化方案，所述步骤1)中，所述的数据预处理步骤进一步包括数据归一化过程，以确保不同特征维度在后续分析中具有可比性。

15、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测方法进一步优化方案，所述步骤2)中，所述的自注意力机制的transformer模型能够自动调整注意力权重，以侧重分析与故障检测相关性更高的数据特征。

16、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测方法进一步优化方案，所述步骤3)中，所述的神经微分方程模型采用连续时间动态系统的方式建模数据流，以更准确地模拟和预测系统行为。

17、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测方法进一步优化方案，所述步骤4)中，所述的贝叶斯优化算法通过构建参数的概率模型，并利用先验知识和实验数据更新该模型，以有效地寻找最优参数组合。

18、为了更好地实现本发明目的，本发明还提供了一种基于自注意力和神经微分方程故障检测系统，包括：

19、5)数据采集模块，配置有用于实时捕获工业系统运行参数的多种传感器，该模块用于执行实时数据采集，包括但不限于温度、振动、力矩和声音等指标的监测；

20、6)数据预处理模块，配置有用于对采集到的原始传感器数据进行初步清洗、滤波和异常点剔除的处理器，以及执行数据标准化和归一化，提高数据质量并为特征提取做准备；

21、7)算法控制模块，配置有基于自注意力机制的transformer模型，用于从预处理后的数据中提取关键特征，并构建神经微分方程模型，以模拟并分析系统随时间的动态变化，并识别潜在的微小故障；

22、8)参数调优模块，配置有用于应用贝叶斯优化算法对神经微分方程模型的参数进行优化，以实现更准确的故障检测。

23、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测系统进一步优化方案，所述的数据采集模块进一步配置为利用多维传感器捕获机器运行状态的细节数据，以及环境中的相关信息，从而为故障诊断提供实时、多角度的数据支持。

24、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测系统进一步优化方案，所述的数据预处理模块进一步配置为应用算法对采集数据进行去噪和数据转换处理，为故障检测提供可靠准确的数据。

25、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测系统进一步优化方案，所述的算法控制模块进一步配置为结合自注意力机制与神经微分方程，分析处理过的数据并识别出异常行为模式，能够实时监测到微小故障并立即做出反应。

26、作为本发明提供的一种基于自注意力和神经微分方程故障检测系统进一步优化方案，所述的参数调优模块进一步配置为根据故障诊断结果使用贝叶斯优化算法对算法控制模块中的参数进行细致调整，以优化系统的性能并提高故障检测的精度和效率。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

28、1、本发明通过利用自注意力机制深入挖掘序列数据中的长距离依赖关系，能够更准确地捕捉到微小故障引发的细微信号变化；与传统方法相比，该方法能够显著减少误报和漏报的情况，提高了故障检测的准确率，特别是在处理复杂的时间序列数据时，该方法能够有效地识别出那些容易被忽视的微小异常模式，为早期故障预警和及时维护提供了强有力的技术支持。

29、2、本发明中神经微分方程作为模型的核心，为描述和理解系统的动态行为提供了一种新的视角，与传统的离散模型相比，node以其连续的特性，使得模型能够更自然地适应系统行为的微小变化，增强了模型在不同工作条件和变化环境下的适应性和稳定性，这一点对于那些操作环境频繁变动或系统参数不断调整的工业应用尤为重要。

30、3、尽管深度学习模型通常被批评为“黑箱”模型，但本发明通过引入自注意力机制和神经微分方程这两种可视化友好的技术，提高了模型决策过程的透明度和可解释性。特别是自注意力机制的引入，使得研究人员和工程师能够直观地观察到模型在做出故障判断时，哪些数据特征被赋予了更高的权重，这有助于进一步分析故障成因和优化检测策略。