本發明涉及一種基于貝葉斯對抗(kang)攻擊的(de)天然(ran)氣(qi)管道多工況故(gu)障(zhang)診斷(duan)方法及系統，涉及天然(ran)氣(qi)管道的(de)故(gu)障(zhang)診斷(duan)技術(shu)，屬(shu)于機(ji)械故(gu)障(zhang)檢測(ce)與診斷(duan)。

背景技術：

1、與(yu)公路(lu)、鐵(tie)路(lu)、水(shui)路(lu)和(he)(he)航空等(deng)其他運輸(shu)(shu)方式相比，管(guan)道運輸(shu)(shu)因其成(cheng)(cheng)本低(di)、損耗少和(he)(he)輸(shu)(shu)送量大(da)等(deng)優勢，已(yi)成(cheng)(cheng)為天然氣(qi)輸(shu)(shu)送的(de)首選工具。然而(er)，高壓天然氣(qi)具有易燃易爆的(de)特(te)性，在進行大(da)規模、長(chang)距離、連續輸(shu)(shu)送的(de)過程(cheng)中(zhong)，管(guan)道的(de)任(ren)何(he)破損或泄漏都可能導致重(zhong)大(da)的(de)經(jing)濟損失，并有可能觸發公共安全(quan)事故。目前我國(guo)半數以上的(de)管(guan)道已(yi)經(jing)超過了規定(ding)使用年限(xian)，且呈現(xian)(xian)出(chu)嚴(yan)重(zhong)的(de)腐蝕現(xian)(xian)象，這(zhe)些老化的(de)管(guan)道構成(cheng)(cheng)了顯著的(de)安全(quan)隱患。因此，為了保證天然氣(qi)輸(shu)(shu)送的(de)安全(quan)性和(he)(he)穩(wen)定(ding)性，需要(yao)全(quan)面(mian)監(jian)測以及監(jian)測管(guan)道運行性能，并及時(shi)采(cai)取相應的(de)維(wei)修或更換措(cuo)施。

2、由于在智(zhi)能化(hua)和(he)自動化(hua)方面的(de)(de)(de)(de)顯(xian)著(zhu)(zhu)優勢，數據(ju)(ju)(ju)驅動的(de)(de)(de)(de)深度(du)學習模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)近期在故障診(zhen)斷(duan)(duan)領域取得了顯(xian)著(zhu)(zhu)成就(jiu)。深度(du)學習模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)通常(chang)假設訓練數據(ju)(ju)(ju)和(he)測試數據(ju)(ju)(ju)滿足獨立(li)同(tong)分(fen)布原(yuan)則。這意味著(zhu)(zhu)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)在訓練過(guo)程(cheng)中(zhong)學習的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)(ju)分(fen)布特(te)征(zheng)和(he)規律應當與實際應用時的(de)(de)(de)(de)測試數據(ju)(ju)(ju)保持一(yi)致。然而，由于管道(dao)材料、工(gong)(gong)作(zuo)環(huan)境、操作(zuo)條件等(deng)因(yin)素的(de)(de)(de)(de)變化(hua)，管道(dao)運(yun)輸(shu)狀態(tai)通常(chang)呈現多工(gong)(gong)況(kuang)特(te)性(xing)。不同(tong)工(gong)(gong)況(kuang)下(xia)的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)(ju)在統計特(te)性(xing)明顯(xian)不同(tong)，從而導致分(fen)布特(te)征(zheng)存在一(yi)定差(cha)異。對(dui)(dui)于數據(ju)(ju)(ju)驅動的(de)(de)(de)(de)故障診(zhen)斷(duan)(duan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)來說，不同(tong)工(gong)(gong)況(kuang)下(xia)分(fen)布的(de)(de)(de)(de)差(cha)異意味著(zhu)(zhu)即(ji)使模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)在某種(zhong)工(gong)(gong)況(kuang)下(xia)經(jing)過(guo)了充分(fen)訓練,但是很可能在另(ling)一(yi)種(zhong)工(gong)(gong)況(kuang)下(xia)發生性(xing)能退(tui)化(hua)。針對(dui)(dui)這一(yi)問題，如何(he)建立(li)具有(you)良好泛化(hua)能力的(de)(de)(de)(de)診(zhen)斷(duan)(duan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)有(you)著(zhu)(zhu)十分(fen)重要的(de)(de)(de)(de)實際工(gong)(gong)程(cheng)意義(yi)。本(ben)(ben)質上來說，最簡單的(de)(de)(de)(de)方法就(jiu)是針對(dui)(dui)不同(tong)的(de)(de)(de)(de)工(gong)(gong)況(kuang)建立(li)多個診(zhen)斷(duan)(duan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)，但這顯(xian)然會顯(xian)著(zhu)(zhu)加大(da)診(zhen)斷(duan)(duan)建模(mo)(mo)的(de)(de)(de)(de)工(gong)(gong)作(zuo)量和(he)時效，同(tong)時也會增加模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)維護(hu)的(de)(de)(de)(de)復雜(za)性(xing)和(he)成本(ben)(ben)。

3、目(mu)前(qian)，采用遷移學(xue)(xue)習技術對多工況數據進行學(xue)(xue)習和分(fen)析被認為是(shi)一種較為有(you)效的(de)(de)(de)(de)(de)策略(lve)。遷移學(xue)(xue)習，作為一種先進的(de)(de)(de)(de)(de)跨(kua)域(yu)學(xue)(xue)習方法(fa)，通過縮(suo)小不(bu)同(tong)域(yu)之(zhi)間(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)差(cha)異，可以(yi)有(you)效地利(li)用源域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)知識來解決新領域(yu)(目(mu)標域(yu))中的(de)(de)(de)(de)(de)問(wen)題(ti)。現有(you)的(de)(de)(de)(de)(de)標準(zhun)遷移學(xue)(xue)習模(mo)型要(yao)求在訓練前(qian)同(tong)時獲取源域(yu)和目(mu)標域(yu)數據，以(yi)在訓練過程中識別并縮(suo)減兩個域(yu)之(zhi)間(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)分(fen)布差(cha)異。然而，考慮到天然氣管道涉(she)及油田能源的(de)(de)(de)(de)(de)機(ji)密信息，一旦泄(xie)露(lu)將(jiang)會影響國家安全。保護這(zhe)些敏感(gan)信息意味(wei)著獲取目(mu)標域(yu)數據極(ji)為困難。

4、因此，提供一種單源域(yu)領域(yu)泛化技(ji)術(shu)(shu)且該技(ji)術(shu)(shu)可以在(zai)單一源域(yu)上訓練(lian)模型，并使其具備在(zai)多個(ge)未知目(mu)標(biao)域(yu)中泛化和執(zhi)行任(ren)務(wu)能力的天然氣管道多工況故障診(zhen)斷(duan)勢技(ji)術(shu)(shu)在(zai)必行。現(xian)有技(ji)術(shu)(shu)中，沒有人提出將貝葉斯(si)對抗攻(gong)擊和單源域(yu)遷移結合來實(shi)現(xian)天然氣管道的多工況故障診(zhen)斷(duan)。

技術實現思路

1、本發明(ming)要解決的技術問題為：

2、針(zhen)對現(xian)有(you)技術的(de)(de)不足，提供一種(zhong)基于貝葉(xie)斯對抗攻擊和(he)單源域(yu)遷移(yi)的(de)(de)天然氣管(guan)道(dao)多工況故(gu)障診(zhen)斷方法及(ji)系統，以通過偽域(yu)增強(qiang)模(mo)擬(ni)未知多工況數(shu)據(ju)提升診(zhen)斷模(mo)型泛化性能，減少對實(shi)際(ji)操作數(shu)據(ju)的(de)(de)依賴，提升智能故(gu)障診(zhen)斷模(mo)型的(de)(de)精(jing)度，實(shi)現(xian)天然氣管(guan)道(dao)多工況故(gu)障的(de)(de)有(you)效診(zhen)斷。

3、本發明(ming)為解決上述技術問(wen)題(ti)所采用的技術方案是：

4、一種基于(yu)貝葉斯(si)對抗(kang)攻擊和單源域遷(qian)移(yi)的天然氣(qi)管道多(duo)工況故障(zhang)診斷方(fang)法，所述方(fang)法包括如(ru)下步驟(zou)：

5、步驟(zou)1：采集天(tian)然氣(qi)管道監測信號，構建訓(xun)練數據集

6、利(li)用天(tian)然氣管網監(jian)(jian)測系(xi)統，獲取管道負(fu)壓(ya)波監(jian)(jian)測信號與聲波監(jian)(jian)測信號，并利(li)用任一域信號構(gou)建(jian)訓練(lian)集其中為第i個原始(shi)管道樣(yang)本(ben)，為第i個樣(yang)本(ben)標簽，ns為樣(yang)本(ben)數量。

7、步驟2：建立貝葉斯生成器，通過最大化分類誤差增加(jia)域擾動，確(que)保攻擊的有(you)效(xiao)性

8、為(wei)了穩定(ding)貝(bei)葉斯生成器的(de)訓練并提(ti)升(sheng)攻擊(ji)樣(yang)本的(de)多(duo)樣(yang)性，本發明采用貝(bei)葉斯學習法邊緣化生成網絡的(de)權重(zhong)來引入不(bu)確定(ding)性。為(wei)了推斷生成器網絡參數的(de)后驗分布，可以(yi)從(cong)以(yi)下條件后驗分布中采樣(yang)：

9、p(θg|xs，θd，θc)∝exp(-uattack(θd，θc；xs，θg))p(θg|αg)???(1)

10、其(qi)中(zhong)，p(θg|xs，θd，θc)為(wei)生(sheng)成器(qi)(qi)網(wang)絡參數的(de)后驗(yan)分布，p(θg|αg)為(wei)生(sheng)成器(qi)(qi)網(wang)絡參數的(de)先驗(yan)分布；θg～p(θg)為(wei)生(sheng)成器(qi)(qi)g的(de)網(wang)絡參數，θd～p(θd)為(wei)判別(bie)器(qi)(qi)d的(de)網(wang)絡參數，θc～p(θc)為(wei)分類器(qi)(qi)c的(de)網(wang)絡參數；αg為(wei)超參數。uattack(θd，θc；xs，θg)為(wei)生(sheng)成器(qi)(qi)的(de)損(sun)失函數，其(qi)具體(ti)形(xing)式(shi)為(wei)：

11、

12、其中(zhong)，g(xs；θg)為(wei)攻擊樣本(ben)；jg為(wei)生成器小批量(liang)樣本(ben)的(de)數(shu)量(liang)，m為(wei)域(yu)標(biao)簽(qian)數(shu)量(liang)，n為(wei)類別標(biao)簽(qian)數(shu)量(liang)；yd，m為(wei)域(yu)標(biao)簽(qian)，yc，n為(wei)故障類標(biao)簽(qian)。

13、步驟3：建立(li)貝葉斯判別器，通過與生(sheng)成器之間的(de)對抗學習，確(que)保(bao)攻擊的(de)隱蔽(bi)性(xing)

14、為了推斷判別(bie)器網絡參數的后驗分(fen)布(bu)，可(ke)以(yi)從以(yi)下(xia)條件后驗分(fen)布(bu)中采樣：

15、p(θd|xs，θg)∝exp(-udiscriminate(θg；xs，θd))p(θd|αd)???(3)

16、其中，p(θd|xs，θg)為(wei)判別器網絡參數(shu)的后驗分布，αd為(wei)超(chao)參數(shu)。udiscriminate(θg；xs，θd)為(wei)判別器的損失函數(shu)，其具體(ti)形式為(wei)：

17、

18、其中，jd為判(pan)別器(qi)小批量(liang)樣(yang)本的數量(liang)。

19、步驟4：建立(li)貝葉斯分類(lei)(lei)器，通過擴大(da)原始分類(lei)(lei)器的決策邊界，抵御攻擊，提升泛化(hua)性

20、本發(fa)明所設計的(de)(de)(de)防御策略包括兩部(bu)分(fen)(fen)，第一部(bu)分(fen)(fen)是基(ji)于交叉(cha)熵的(de)(de)(de)分(fen)(fen)類損失(shi)(shi)，首先(xian)需(xu)要構建原始樣(yang)(yang)本與攻擊樣(yang)(yang)本的(de)(de)(de)聯合分(fen)(fen)布p(xs，ys，xa，ya)，然后優(you)化(hua)分(fen)(fen)類損失(shi)(shi)來(lai)準確識別(bie)聯合分(fen)(fen)布中的(de)(de)(de)每一個樣(yang)(yang)本，即：

21、p(θc|xs，xa，θg)∝exp(-udefense(θc))p(θc|αc)???(5)其(qi)中，p(θc|xs，xa，θg)表示分類器網絡參(can)數(shu)的后驗(yan)分布(bu)，αc為(wei)超(chao)參(can)數(shu)。udefense(θc)為(wei)分類器的損失函(han)數(shu)，其(qi)具體(ti)形(xing)式為(wei)：

22、

23、其中(zhong)，代表聯合分(fen)布中(zhong)的(de)任意一個樣本。第(di)二部分(fen)是裕度(du)差異(yi)(yi)損(sun)(sun)失。裕度(du)定義為數(shu)據點到決策邊界(jie)的(de)最(zui)小(xiao)距離，采用裕度(du)差異(yi)(yi)損(sun)(sun)失可(ke)以擴大攻(gong)擊樣本與(yu)分(fen)類器原有決策邊界(jie)的(de)距離，約束(shu)分(fen)類器網絡參數(shu)的(de)后驗分(fen)布向攻(gong)擊樣本得分(fen)更高的(de)方向調(diao)整(zheng)，以增強模型在面對不同工(gong)況分(fen)布差異(yi)(yi)時的(de)適應性和(he)魯棒性。基于裕度(du)差異(yi)(yi)的(de)正則損(sun)(sun)失可(ke)表征為：

24、

25、其中，和分(fen)別(bie)代表與攻擊樣本分(fen)布p(xa)相關的遷移分(fen)類(lei)器(qi)裕度和預(yu)訓練(lian)分(fen)類(lei)器(qi)裕度，f代表預(yu)訓練(lian)的分(fen)類(lei)器(qi)。裕度具體計算公(gong)式為(wei)：

26、

27、其(qi)中(zhong)，ρc(xa，ya)為(wei)分類器的決策(ce)邊界，其(qi)計算方式(shi)為(wei)：

28、

29、其中，y′a為(wei)分(fen)(fen)類(lei)器(qi)(qi)針(zhen)對攻擊樣本xa給出的(de)正(zheng)確分(fen)(fen)類(lei)標簽，y′a為(wei)分(fen)(fen)類(lei)器(qi)(qi)針(zhen)對攻擊樣本xa給出的(de)錯誤分(fen)(fen)類(lei)標簽。φρ(ρc(xa，ya))為(wei)分(fen)(fen)段(duan)函數(shu)，用于促進分(fen)(fen)類(lei)器(qi)(qi)產生大的(de)正(zheng)裕(yu)度值(zhi)，即要讓正(zheng)確類(lei)別的(de)得(de)分(fen)(fen)盡可能比其他類(lei)別的(de)得(de)分(fen)(fen)高，其具體(ti)形式為(wei)：

30、

31、其中，ρ為(wei)裕(yu)度下界。

32、步驟5：使用隨(sui)機梯(ti)度哈(ha)密爾頓蒙(meng)特卡羅法(sghmc)抽(chou)樣估計權(quan)重后驗分布

33、首(shou)先基于sghmc構(gou)建網絡參(can)數優(you)化器(qi)，然后交(jiao)替訓(xun)練(lian)貝(bei)(bei)葉斯生成(cheng)器(qi)、貝(bei)(bei)葉斯判別器(qi)以及貝(bei)(bei)葉斯分類器(qi)。

34、步驟6：獲得單源域遷移診斷(duan)模型，完成管網故(gu)障(zhang)類型識(shi)別

35、通(tong)過步驟(zou)1-4完成單源域遷移診斷模型訓(xun)練，并通(tong)過設定(ding)的(de)測試數據(ju)(來自與訓(xun)練數據(ju)的(de)操作條件不同的(de)管道)完成模型性能評估。

36、一種基于貝葉(xie)斯對抗攻(gong)擊和(he)單源域遷移的(de)天然氣管(guan)道多工況(kuang)故障診斷(duan)(duan)系統，該系統具有與所述(shu)技(ji)術方案的(de)步驟(zou)對應的(de)程(cheng)序模(mo)塊(kuai)，運行時執(zhi)行上述(shu)的(de)基于貝葉(xie)斯對抗攻(gong)擊和(he)單源域遷移的(de)天然氣管(guan)道多工況(kuang)故障診斷(duan)(duan)方法中的(de)步驟(zou)。

37、一(yi)種計(ji)算機(ji)可(ke)讀存儲(chu)介質(zhi)，所(suo)述(shu)計(ji)算機(ji)可(ke)讀存儲(chu)介質(zhi)存儲(chu)有計(ji)算機(ji)程(cheng)序，所(suo)述(shu)計(ji)算機(ji)程(cheng)序配置為由(you)處理(li)器調用時實現所(suo)述(shu)的(de)基于貝葉(xie)斯對(dui)抗攻(gong)擊和(he)單源域遷(qian)移的(de)天(tian)然氣管道多(duo)工況(kuang)故(gu)障診斷方法的(de)步驟。

38、一(yi)種天(tian)然(ran)(ran)氣(qi)管(guan)道(dao)多(duo)(duo)工(gong)(gong)(gong)況(kuang)故(gu)障診斷設備，所(suo)(suo)述(shu)天(tian)然(ran)(ran)氣(qi)管(guan)道(dao)多(duo)(duo)工(gong)(gong)(gong)況(kuang)故(gu)障診斷包括(kuo)至少(shao)一(yi)個處(chu)(chu)(chu)理器(qi)，以(yi)(yi)及與所(suo)(suo)述(shu)至少(shao)一(yi)個處(chu)(chu)(chu)理器(qi)通信連接的存(cun)儲(chu)器(qi)，其中，所(suo)(suo)述(shu)存(cun)儲(chu)器(qi)存(cun)儲(chu)有(you)可被所(suo)(suo)述(shu)至少(shao)一(yi)個處(chu)(chu)(chu)理器(qi)執(zhi)行的指(zhi)令(ling)，所(suo)(suo)述(shu)指(zhi)令(ling)被所(suo)(suo)述(shu)至少(shao)一(yi)個處(chu)(chu)(chu)理器(qi)執(zhi)行，以(yi)(yi)使所(suo)(suo)述(shu)至少(shao)一(yi)個處(chu)(chu)(chu)理器(qi)能夠執(zhi)行所(suo)(suo)述(shu)的基于貝葉斯(si)對抗攻擊和單(dan)源域遷移的天(tian)然(ran)(ran)氣(qi)管(guan)道(dao)多(duo)(duo)工(gong)(gong)(gong)況(kuang)故(gu)障診斷方法，實現(xian)對天(tian)然(ran)(ran)氣(qi)管(guan)道(dao)的多(duo)(duo)工(gong)(gong)(gong)況(kuang)故(gu)障診斷。

39、本發明具有(you)以下有(you)益(yi)技(ji)術效果：

40、本發明(ming)提供的(de)(de)基(ji)于貝葉斯對抗攻擊(ji)和單(dan)源(yuan)(yuan)域(yu)(yu)遷移的(de)(de)天(tian)然(ran)氣管道(dao)多(duo)工(gong)況(kuang)故(gu)障診斷方法及系(xi)統，給(gei)出(chu)了一種單(dan)源(yuan)(yuan)域(yu)(yu)領域(yu)(yu)泛(fan)化技(ji)術，該技(ji)術可(ke)以在(zai)(zai)單(dan)一源(yuan)(yuan)域(yu)(yu)上(shang)(shang)訓(xun)練模型(xing)，并(bing)使(shi)其具備在(zai)(zai)多(duo)個(ge)未(wei)知目標(biao)(biao)域(yu)(yu)中泛(fan)化和執(zhi)行(xing)任(ren)務的(de)(de)能(neng)力，大大提高天(tian)然(ran)氣管道(dao)多(duo)工(gong)況(kuang)故(gu)障診斷在(zai)(zai)多(duo)工(gong)況(kuang)場景下的(de)(de)識(shi)別(bie)準確(que)率和可(ke)靠性。本發明(ming)給(gei)出(chu)了領域(yu)(yu)自適應算(suan)法中的(de)(de)基(ji)于單(dan)源(yuan)(yuan)域(yu)(yu)的(de)(de)領域(yu)(yu)泛(fan)化策略(lve)。該策略(lve)可(ke)以在(zai)(zai)目標(biao)(biao)域(yu)(yu)數據缺失的(de)(de)情況(kuang)下，在(zai)(zai)單(dan)一源(yuan)(yuan)域(yu)(yu)上(shang)(shang)訓(xun)練模型(xing)，并(bing)使(shi)其具備在(zai)(zai)多(duo)個(ge)未(wei)知目標(biao)(biao)域(yu)(yu)中泛(fan)化和執(zhi)行(xing)任(ren)務的(de)(de)能(neng)力。

41、單(dan)(dan)源域(yu)(yu)(yu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)算法(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)核心在(zai)(zai)(zai)于(yu)提(ti)取源域(yu)(yu)(yu)樣本(ben)(ben)(ben)中的(de)(de)(de)(de)(de)通(tong)(tong)用(yong)特征，同(tong)時排除那些可能導致(zhi)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)過度擬合特定源域(yu)(yu)(yu)環境的(de)(de)(de)(de)(de)特征，以增強模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)魯(lu)棒(bang)(bang)(bang)性(xing)。在(zai)(zai)(zai)這一過程中，本(ben)(ben)(ben)發明觀(guan)察(cha)到攻擊防御(yu)(yu)策略與領(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)在(zai)(zai)(zai)原(yuan)理上具有本(ben)(ben)(ben)質的(de)(de)(de)(de)(de)相似性(xing)，目(mu)(mu)(mu)標(biao)均(jun)(jun)在(zai)(zai)(zai)于(yu)增強模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)面對未(wei)知和(he)變(bian)化(hua)(hua)(hua)(hua)條(tiao)件時的(de)(de)(de)(de)(de)魯(lu)棒(bang)(bang)(bang)性(xing)。首先，未(wei)知目(mu)(mu)(mu)標(biao)域(yu)(yu)(yu)數據(ju)(ju)雖然與源域(yu)(yu)(yu)樣本(ben)(ben)(ben)共享相同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)語義信息，但其分布不同(tong)，這導致(zhi)基(ji)于(yu)源域(yu)(yu)(yu)訓(xun)練(lian)的(de)(de)(de)(de)(de)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)往(wang)往(wang)會誤分類目(mu)(mu)(mu)標(biao)域(yu)(yu)(yu)數據(ju)(ju)。這一現象與攻擊場景下，原(yuan)始樣本(ben)(ben)(ben)經輕微擾動后導致(zhi)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)誤判的(de)(de)(de)(de)(de)情(qing)形相似。因(yin)此，得(de)出第一個結論：對于(yu)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)而言，攻擊樣本(ben)(ben)(ben)和(he)目(mu)(mu)(mu)標(biao)域(yu)(yu)(yu)數據(ju)(ju)均(jun)(jun)違反(fan)了(le)獨立(li)同(tong)分布假(jia)設(she)。進一步地，單(dan)(dan)源域(yu)(yu)(yu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)目(mu)(mu)(mu)的(de)(de)(de)(de)(de)是通(tong)(tong)過消除域(yu)(yu)(yu)間差異使診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)在(zai)(zai)(zai)目(mu)(mu)(mu)標(biao)域(yu)(yu)(yu)上表現更佳，而防御(yu)(yu)策略旨在(zai)(zai)(zai)構(gou)建一個即(ji)便面對攻擊也能準(zhun)確識(shi)別的(de)(de)(de)(de)(de)魯(lu)棒(bang)(bang)(bang)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)。據(ju)(ju)此，得(de)到第二個結論：防御(yu)(yu)策略和(he)單(dan)(dan)源域(yu)(yu)(yu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)都(dou)旨在(zai)(zai)(zai)提(ti)升診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)能力(li)和(he)遷移性(xing)，以處理違背(bei)獨立(li)同(tong)分布假(jia)設(she)的(de)(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)樣本(ben)(ben)(ben)。因(yin)此，在(zai)(zai)(zai)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)訓(xun)練(lian)過程中，所(suo)有在(zai)(zai)(zai)測試階段被誤識(shi)別的(de)(de)(de)(de)(de)目(mu)(mu)(mu)標(biao)域(yu)(yu)(yu)數據(ju)(ju)均(jun)(jun)被視為(wei)無(wu)限次出現的(de)(de)(de)(de)(de)攻擊樣本(ben)(ben)(ben)，這些樣本(ben)(ben)(ben)通(tong)(tong)過域(yu)(yu)(yu)擾動削(xue)弱模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)性(xing)能。同(tong)時，單(dan)(dan)源域(yu)(yu)(yu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)通(tong)(tong)過減少域(yu)(yu)(yu)差異并提(ti)高(gao)診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)精度，本(ben)(ben)(ben)質上防御(yu)(yu)了(le)這種自然攻擊，從而增強了(le)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)對未(wei)知變(bian)化(hua)(hua)(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)抵(di)抗力(li)和(he)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)能力(li)。綜上所(suo)述，本(ben)(ben)(ben)發明在(zai)(zai)(zai)攻擊防御(yu)(yu)思(si)想的(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)礎上，提(ti)出了(le)一種基(ji)于(yu)貝葉(xie)斯(si)單(dan)(dan)源域(yu)(yu)(yu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)(bayesian?single?domain?generalization,bsdg)的(de)(de)(de)(de)(de)天然氣管道故障診(zhen)(zhen)(zhen)(zhen)斷(duan)(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)，用(yong)于(yu)克服小樣本(ben)(ben)(ben)挑戰。

42、本(ben)(ben)發(fa)明(ming)的(de)(de)(de)(de)(de)貢獻在(zai)于：考慮了一(yi)種更(geng)普遍、更(geng)實(shi)際的(de)(de)(de)(de)(de)領域(yu)(yu)(yu)(yu)自(zi)適應(ying)(ying)問(wen)(wen)題(ti)，即(ji)在(zai)遷移學(xue)習過程中(zhong)無(wu)需目標(biao)域(yu)(yu)(yu)(yu)數據的(de)(de)(de)(de)(de)參與，并(bing)提(ti)(ti)(ti)出(chu)了一(yi)個新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)視角，通過攻擊(ji)(ji)(ji)防(fang)御(yu)策(ce)(ce)略來處理(li)這(zhe)個普遍的(de)(de)(de)(de)(de)領域(yu)(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)化問(wen)(wen)題(ti)。本(ben)(ben)發(fa)明(ming)是為(wei)(wei)數不多的(de)(de)(de)(de)(de)嘗試將(jiang)攻擊(ji)(ji)(ji)防(fang)御(yu)框(kuang)架應(ying)(ying)用(yong)于單(dan)源(yuan)域(yu)(yu)(yu)(yu)領域(yu)(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)化以進行(xing)管(guan)道(dao)故障診(zhen)斷(duan)(duan)。本(ben)(ben)發(fa)明(ming)所提(ti)(ti)(ti)算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)將(jiang)領域(yu)(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)化問(wen)(wen)題(ti)構建為(wei)(wei)一(yi)個兩階段(duan)的(de)(de)(de)(de)(de)對(dui)(dui)抗過程，并(bing)通過精心設計的(de)(de)(de)(de)(de)攻擊(ji)(ji)(ji)和(he)(he)防(fang)御(yu)策(ce)(ce)略進行(xing)解(jie)決。此項(xiang)工作有(you)望激發(fa)新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)思路(lu)(lu)，并(bing)為(wei)(wei)管(guan)道(dao)故障診(zhen)斷(duan)(duan)領域(yu)(yu)(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)研究開(kai)辟新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)路(lu)(lu)徑；提(ti)(ti)(ti)出(chu)了一(yi)種用(yong)于天然(ran)氣管(guan)道(dao)故障診(zhen)斷(duan)(duan)的(de)(de)(de)(de)(de)貝(bei)(bei)葉斯單(dan)源(yuan)域(yu)(yu)(yu)(yu)領域(yu)(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)化算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)。在(zai)貝(bei)(bei)葉斯推(tui)理(li)框(kuang)架內(nei)，該算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)首(shou)先(xian)采(cai)用(yong)權重邊(bian)緣化的(de)(de)(de)(de)(de)生成器和(he)(he)判(pan)別器來構建多樣(yang)(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)攻擊(ji)(ji)(ji)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)，旨在(zai)模(mo)擬域(yu)(yu)(yu)(yu)偏差的(de)(de)(de)(de)(de)不確(que)定(ding)性和(he)(he)動(dong)態性。進一(yi)步(bu)，該算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)引入了一(yi)種基(ji)于裕度(du)差異(yi)的(de)(de)(de)(de)(de)防(fang)御(yu)機制，通過擴展源(yuan)域(yu)(yu)(yu)(yu)模(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)決策(ce)(ce)邊(bian)界(jie)，增(zeng)強對(dui)(dui)偽目標(biao)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)域(yu)(yu)(yu)(yu)差異(yi)攻擊(ji)(ji)(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)抵抗力，從而針對(dui)(dui)小(xiao)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)問(wen)(wen)題(ti)提(ti)(ti)(ti)供有(you)效(xiao)(xiao)的(de)(de)(de)(de)(de)解(jie)決方案；為(wei)(wei)了驗證所提(ti)(ti)(ti)出(chu)的(de)(de)(de)(de)(de)bsdg算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)在(zai)小(xiao)樣(yang)(yang)本(ben)(ben)天然(ran)氣管(guan)道(dao)故障診(zhen)斷(duan)(duan)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)有(you)效(xiao)(xiao)性，本(ben)(ben)發(fa)明(ming)選擇(ze)了多種先(xian)進對(dui)(dui)比算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)，并(bing)從診(zhen)斷(duan)(duan)性能、訓練穩(wen)定(ding)性和(he)(he)顯著性差異(yi)等多個維度(du)進行(xing)了詳細的(de)(de)(de)(de)(de)比較分(fen)析。實(shi)驗結果顯示(shi)，bsdg算法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)在(zai)處理(li)領域(yu)(yu)(yu)(yu)泛(fan)(fan)化故障診(zhen)斷(duan)(duan)任(ren)務時展現出(chu)優(you)越(yue)性能。

43、與現有技術相(xiang)比，具有以(yi)下優(you)點和效果：

44、1)、區別(bie)于傳統的(de)基于深度(du)學習(xi)算法的(de)智能(neng)故障診斷(duan)技術，本發(fa)明(ming)主要關(guan)注(zhu)管道故障診斷(duan)領域迫(po)切解(jie)決(jue)的(de)多工(gong)況場(chang)景下模型(xing)性(xing)能(neng)退化問題，通過提供針對性(xing)的(de)解(jie)決(jue)方案，提升了智能(neng)故障診斷(duan)模型(xing)的(de)精(jing)度(du)與實用性(xing)。

45、2)、區(qu)別(bie)于標(biao)準的(de)(de)基于遷移學習策(ce)略構(gou)建(jian)的(de)(de)多(duo)工況故(gu)障診(zhen)斷模型，本發(fa)明引入攻防(fang)框架，通過(guo)生(sheng)成攻擊樣本模擬(ni)多(duo)工況目標(biao)域解釋故(gu)障診(zhen)斷模型的(de)(de)脆弱點(dian)(dian)，并進(jin)一(yi)步針對性能(neng)退(tui)化的(de)(de)關鍵點(dian)(dian)設計防(fang)御策(ce)略提升(sheng)模型泛(fan)化性能(neng)，有效提升(sheng)了模型在多(duo)工況場景下(xia)的(de)(de)識別(bie)準確率(lv)，同時避免了對大量操作數(shu)據的(de)(de)需求。

46、3)、本發(fa)明(ming)基于貝葉斯(si)(si)網絡(luo)建立了生成器(qi)、判別器(qi)和分類(lei)器(qi)，通過邊緣化(hua)網絡(luo)參數(shu)引(yin)入不確(que)定性，有效增強了攻擊(ji)樣(yang)本的多樣(yang)性，使其更好的模擬真實世界的多工況分布。此(ci)外，貝葉斯(si)(si)網絡(luo)通過在權(quan)重上(shang)引(yin)入先驗(yan)知識(shi)并更新為后驗(yan)分布，可以有效地緩解(jie)過擬合問題，有助于分類(lei)器(qi)靈(ling)活(huo)適應新情況和數(shu)據變化(hua)。

47、4)、考慮當前智能(neng)故障(zhang)診(zhen)斷技術(shu)的(de)實際(ji)應(ying)用(yong)情況，該方(fang)法具備實際(ji)運用(yong)價值，目前已取(qu)得一定的(de)應(ying)用(yong)成果。