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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的臺(tái)站ups觀測(cè)系統(tǒng)

        2021-06-29 02:16:46趙宇
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年17期
        關(guān)鍵詞:界面數(shù)據(jù)庫設(shè)備

        趙宇

        (國(guó)家廣播電視總局2021臺(tái),黑龍江 齊齊哈爾161000)

        1 概述

        在無線廣播發(fā)射臺(tái)站中,ups是供電系統(tǒng)中重要的基礎(chǔ)設(shè)備,是保證播音任務(wù)的重要一環(huán),因此,對(duì)ups設(shè)備的監(jiān)測(cè)維護(hù)就十分必要。而限于算法局限性,傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的觀測(cè)過程缺乏人類行為特征,此外,設(shè)備故障的預(yù)測(cè)也是傳統(tǒng)算法無法實(shí)現(xiàn)的功能,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在近年已被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域的預(yù)測(cè)研究(如天氣、地震等領(lǐng)域的預(yù)測(cè))[1]。

        本文基于分布式節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了與不同ups設(shè)備的通信,借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),組成一個(gè)能進(jìn)行供電性能估算、預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)一設(shè)備觀測(cè)平臺(tái)[2]。

        2 分布式環(huán)境搭建

        硬件部分:兩臺(tái)服務(wù)器分別運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)庫,多臺(tái)計(jì)算機(jī)運(yùn)行不同的程序節(jié)點(diǎn)、主界面節(jié)點(diǎn)。計(jì)算機(jī)之間通過網(wǎng)絡(luò)連接,此外還需要串口服務(wù)器將ups設(shè)備由串口通訊轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)通訊。

        軟件部分:python3、pyqt5、vb.net、sql。

        3 主界面節(jié)點(diǎn)開發(fā)

        主界面承擔(dān)數(shù)據(jù)顯示與節(jié)點(diǎn)管理兩大功能,按如下方式開發(fā):ups數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)結(jié)果都由其它節(jié)點(diǎn)寫入到數(shù)據(jù)庫表中,主界面不斷讀??;同時(shí),其它節(jié)點(diǎn)程序每秒上傳自身cpu占用、ip地址、一個(gè)隨機(jī)數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)還將向表中匯報(bào)線程池排隊(duì)情況、計(jì)算請(qǐng)求數(shù),主界面使用隨機(jī)數(shù)是否持續(xù)變化監(jiān)視節(jié)點(diǎn)是否在線,當(dāng)表中有報(bào)警消息時(shí)使用微軟語音引擎發(fā)起語音合成報(bào)警。

        4 ups通訊節(jié)點(diǎn)開發(fā)

        獲取ups設(shè)備數(shù)據(jù)使用serialport控件,一般各廠商ups設(shè)備都是ascii通信,每一個(gè)型號(hào)的ups開發(fā)為一個(gè)單獨(dú)程序,每秒將數(shù)據(jù)、自身狀態(tài)寫入數(shù)據(jù)庫,同時(shí),節(jié)點(diǎn)可發(fā)起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求,請(qǐng)求的sql記錄格式為:“目的+網(wǎng)絡(luò)模型文件名+時(shí)間id+數(shù)據(jù)”,目的分為“訓(xùn)練”、“使用”,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)計(jì)算完畢后將標(biāo)注記錄為“完成”。

        5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)開發(fā)

        導(dǎo)入numpy庫為np,導(dǎo)入Pyqt5庫,構(gòu)建初步可視化窗體,然后進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)。

        5.1 創(chuàng)建前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        圖1 系統(tǒng)主界面

        initnet()是對(duì)于權(quán)重和偏置的初始化,偏置為高斯分布,均值0,標(biāo)準(zhǔn)差1,權(quán)重均值0,標(biāo)準(zhǔn)差1/√n,net是列表類型,填寫網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元數(shù),co用于交叉熵的使用。

        5.2 隨機(jī)梯度下降算法實(shí)現(xiàn)

        隨機(jī)梯度下降算法公式:

        等號(hào)左邊表示重力滑落模擬過程中權(quán)重和偏置的最小值,C為二次代價(jià)函數(shù),η為學(xué)習(xí)速率[3]。Python隨機(jī)梯度下降應(yīng)用上述公式的核心代碼為:

        5.3 反向傳播算法的實(shí)現(xiàn)

        反向傳播是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,在進(jìn)行前向傳播后,反饋權(quán)重的核心代碼為:

        5.4 交叉熵算法的實(shí)現(xiàn)

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通常會(huì)因較大誤差的權(quán)重和偏置導(dǎo)致學(xué)習(xí)速度的下降,而將交叉熵作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)函數(shù),能有效解決這個(gè)問題[4]。公式為:

        其中a是網(wǎng)絡(luò)總輸出,y是對(duì)應(yīng)訓(xùn)練輸入x的輸出,n為訓(xùn)練數(shù),相應(yīng)python中應(yīng)用上述公式的核心代碼為:

        np.sum(np.nan_to_num(-y*np.log(a)-(1-y)*np.log(1-a)))

        5.5 規(guī)范化算法的實(shí)現(xiàn)

        規(guī)范化主要是在代價(jià)函數(shù)后添加規(guī)范化因子:

        在程序中,梯度下降的核心處在接收到用戶請(qǐng)求后,變?yōu)椋?/p>

        程序的其它傳參處也會(huì)被加入規(guī)范化參數(shù)。

        5.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的使用

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練:ups節(jié)點(diǎn)發(fā)出請(qǐng)求后,數(shù)據(jù)庫就新填入請(qǐng)求數(shù)據(jù),第一項(xiàng)數(shù)據(jù)注明為“訓(xùn)練”,第二項(xiàng)注明使用的模型文件,第三項(xiàng)寫明的是請(qǐng)求的唯一性時(shí)間,后面跟隨訓(xùn)練數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)主線程掃描數(shù)據(jù)表發(fā)現(xiàn)請(qǐng)求后,根據(jù)模型文件名加載相應(yīng)的文件,讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,完畢返回根據(jù)唯一時(shí)間插入的標(biāo)注為“完成”的數(shù)據(jù)記錄到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的表中,相應(yīng)ups節(jié)點(diǎn)在讀取到“完成”、唯一時(shí)間的記錄后,獲知該次請(qǐng)求已被計(jì)算完成。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用:ups節(jié)點(diǎn)寫入請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫記錄,并把第一項(xiàng)“訓(xùn)練”改為“計(jì)算”,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)讀取數(shù)據(jù)庫后加載對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算完畢將結(jié)果返回?cái)?shù)據(jù)庫。第一種模型是根據(jù)ups供電期間的數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型,用來進(jìn)行即時(shí)的供電性能估算,第二種模型由正常運(yùn)行期間的樣本和故障期間的樣本訓(xùn)練而來,用于及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備可能出現(xiàn)的問題風(fēng)險(xiǎn)。

        6 結(jié)論

        通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)型觀測(cè)技術(shù),能極大的提高計(jì)算機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的識(shí)別、分析能力,目前使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行具體設(shè)備觀測(cè)的系統(tǒng)并不多見,該系統(tǒng)的開發(fā)至應(yīng)用都有較多的創(chuàng)新點(diǎn)。

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