一种基于对抗训练的空压站自适应迁移学习调优方法

本发明涉及一种空压站控制调优方法，尤其是涉及一种基于对抗训练的空压站自适应迁移学习调优方法。

背景技术：

1、空压机系统是工业领域中广泛应用的设备，负责提供压缩空气以驱动各种机械和设备。在工业生产中，空压机系统的运维和优化至关重要。这包括对空压机设备的监控、维护和性能调整，以确保其高效、可靠地运行。有效的空压机运维可以提高生产效率、降低维护成本，并延长设备的寿命。然而，由于空压机系统的多样性和复杂性，运维管理常常变得复杂和具有挑战性。不同类型和规格的空压机可能需要不同的运维策略，而现有的方法往往受限于特定空压机类型，难以满足多样化的运维需求。因此，需要一种通用的方法，能够应对各种不同的空压机系统，以实现更高效的运维和优化。

2、informer模型是一种在时间序列分析领域广泛使用的神经网络模型，其自注意力机制和高效的特征提取使其在处理时间序列数据方面表现出色。在空压机系统优化方面，informer模型能够处理与空压机运维相关的时间序列数据，例如运行参数和性能指标。然而，informer模型的一个显著不足之处是其通常局限于特定类型的空压机系统。这意味着其适用性有一定的限制，难以适应不同类型和规格的空压机系统。这种局限性影响了模型的通用性，限制了其在多样化的空压机系统中的应用。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于对抗训练的空压站迁移学习优化策略，本发明引入了对抗训练的策略，以提高模型的适应性和泛化能力，使其能够在不同空压站之间进行有效的知识迁移以解决现有informer模型优化方法局限于特定空压站的问题。该策略通过对抗训练，赋予informer模型更强的适应性和泛化能力，使其能够在不同空压站之间有效迁移知识。此外，该策略在解决时间序列非平稳性问题方面具有显著作用，为实现空压机系统的最低运维和优化成本提供了创新的思路。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、本发明提供一种基于对抗训练的空压站自适应迁移学习调优方法，包括以下步骤：

4、s1、informer模型迁移准备与特征对齐：

5、收集并预处理目标空压站的数据，对数据进行格式化和清洗，对数据特征进行对齐，将数据进行统一的归一化处理；

6、s2、迁移学习策略设计：

7、在原informer模型中设计一个中间层，用于弥补源空压机数据和目标空压机数据分布之间的差异，通过对抗训练使源域特征和目标域特征在中间层中相互融合，从而减小域之间的差异，同时进行损失函数设计，利用s1中归一化处理后的数据进行模型训练和参数调整，得到新的informer模型；

8、s3、动态适应与模型调优：

9、利用实时数据监测和分析技术，对空压站的工作状态进行动态跟踪和分析，基于实时数据的分析结果，对新的informer模型进行动态调整和优化，以适应空压站工作状态的动态变化，通过更新的informer模型实现对空压站进行控制参数的调优。

10、进一步地，s1中，在针对目标空压站时，进行informer模型迁移准备与特征对齐，以建立与原始informer模型相匹配的数据结构，具体包括：

11、收集并预处理目标空压站的数据，以建立与原始informer模型相匹配的数据结构；

12、对预处理后的数据进行格式化和清洗，以确保数据的质量和可用性；

13、之后对数据特征进行对齐，以确保源模型的输入参数与目标空压机系统的运行参数相匹配；

14、将数据进行统一的归一化处理，使得模型能够准确地理解和应用这些数据特征。

15、进一步地，s2中，所述中间层为在原始informer模型中引入的一个额外的神经网络层，用于接收并处理来自源域和目标域的特征，构成新的informer模型；

16、基于对抗训练网络中间层的源域特征和目标域特征的预期效果，将源域特征和目标域特征相互融合，经过中间层处理后，源域和目标域特征得以充分融合，域之间的差异显著减小，使得新的informer模型能够更加准确地适应不同工作状态下的空压站优化需求。

17、进一步地，s2中，对抗训练的过程包括：

18、使用特征提取器分别提取源域和目标域的特征；

19、将提取的特征输入到中间层中；

20、在对抗训练框架中，引入域判别器，以此区分输入特征是来自源域还是目标域；

21、通过对抗训练，源域和目标域的特征在中间层中相互融合，形成一个共同的特征表示空间，减小源域和目标域之间的差异，从而提高模型在目标域上的性能。

22、进一步地，s2中，损失函数设计的过程包括：

23、在训练过程中使用两个损失函数，分别为标签预测器损失和域判别器损失；

24、所述标签预测器损失用于衡量源空压机模型在预测目标参数时的误差；

25、所述域判别器损失用于衡量源空压机系统与目标空压机系统之间的差异。

26、进一步地，损失函数具体为：

27、标签预测器损失，采用均方误差(mse)来衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，该损失函数的计算公式为：

28、

29、其中表示模型的预测结果，yk表示真实的空压机系统参数；

30、域判别器的损失函数，用于促使模型在对抗训练过程中尽可能混淆源域特征和目标域特征，从而实现特征的有效融合，帮助模型更好地适应不同空压站之间的数据分布差异，该损失函数的计算公式为：

31、

32、其中，θf、θd分别代表特征提取器和域判别器网络中的参数，ns、nt分别代表源域和目标域的样本总数，λ为梯度反转层的超参数，xi为输入数据，ds、dt分别代表源域和目标域的两种分布，di为领域标签，其中d0为源域，d1为目标域。

33、进一步地，整个网络模型的损失函数为标签预测器损失减去域判别器的损失，即：

34、

35、通过在训练过程中最小化预测误差和最大化域判别器损失提高模型的预测准确度和泛化能力，从而实现空压站的优化。

36、进一步地，s2中，模型训练和参数调整过程中包括：

37、加载经过源空压机数据训练过的informer模型；

38、通过对抗迁移学习的方式，将源空压机系统中学习到的知识和特征逐渐迁移到目标空压机系统上；

39、在对抗学习过程中，源空压机模型逐步适应目标空压机系统的特征，并通过最小化源空压机系统与目标空压机系统之间的差异来提高模型的预测性能。

40、进一步地，s3中，对新的informer模型进行动态调整和优化的过程包括：

41、利用实时数据监测和分析技术，对空压站的工作状态进行动态跟踪和分析，发现和处理空压站数据动态变化，基于实时数据的分析结果，对模型进行相应的调优和优化，包括对模型的参数、损失函数以及训练策略进行适应性调整，从而保证模型能够实时、准确地对不同工况下的空压站进行运维和优化。

42、进一步地，动态适应与模型调优的同时还包括对迁移效果验证与性能评估，确保所设计的基于对抗训练的空压站迁移学习优化策略能够有效地应用于不同空压站之间，其中包括收集不同空压站的实际运维数据，并将其应用于已训练完成的模型中，观察模型在不同空压站上的运维和优化表现。

43、与现有技术相比，本发明所述方法和系统具备如下的优势：

44、第一，本发明基于对抗训练的迁移学习优化策略，能够更好地处理不同空压站之间的数据分布差异和实际工作状态的差异。相比传统的迁移学习方法，本发明提出的策略能够有效提高模型的适应性和泛化能力，使得模型能够在不同空压站之间快速迁移知识，从而实现空压站的更精确优化管理。

45、第二，本发明通过在网络架构中引入中间层处理，有效地缩小了不同空压站数据分布差异，促使模型更好地适应不同空压站之间的数据动态变化。这种策略有助于提高模型的稳健性和适应性，使得模型能够在不同工况下保持高效且稳定的运行状态。

46、第三，本发明针对不同空压站提出了可迁移的空压机智能运维和调优方法，该方法能够迅速适应不同空压站的运行特点和环境变化，有效处理不同系统之间的差异和变化。相较于传统的静态优化方法，本发明提出的动态适应与模型调优策略能够实现对多个空压站的智能化管理和优化，进一步提升了空压站的效率和稳定性。

47、第四，本发明的方法能够实时、准确地对不同工况下的空压站进行运维和优化，有助于降低空压机系统的运维成本。通过动态适应与模型调优，本发明能够及时、精准地应对不同时间、温度和用户需求等因素引起的数据动态变化，从而实现空压机系统的最低运维成本和优化成本。