47、睡眠音乐化与发动机参数异常检测研究

睡眠音乐化与发动机参数异常检测研究

1. 睡眠音乐化

1.1 声音合成

使用 Kunquat 进行实际的声音生成。Kunquat 采用基于事件的方法来表示音乐，有不同的事件用于启动音符、停止音符、改变节奏和改变音符力度。音符的音高用数字表示，0 等于 440 Hz，每加减 100 使音高移动一个小二度。程序以节拍作为主要时间单位。在 Kunquat 中，音乐以轨道形式表示，每个轨道一次只能播放一个音符，因此旋律和伴奏会生成到各自的轨道上。音乐创作完成后，交给 Kunquat 生成音频文件。

1.2 作为 Web 服务的实现

实现了一个 Web 服务（http://sleepmusicalization.net），Beddit 设备的用户可以方便地生成和访问睡眠音乐。这对研究也很有价值，能进行睡眠音乐化方法和生成音乐的最终用户研究。在该网站上，其他感兴趣的人可以收听 Beddit 用户发布的音乐。

其端到端系统流程如下：
1. Beddit 睡眠跟踪服务的用户首先授权睡眠音乐化服务访问其数据，认证使用 OAuth2 协议。
2. 用户想将睡眠听成音乐时，可在睡眠音乐化网站或 Beddit 网站启动创作过程。
3. 睡眠音乐化服务从 Beddit 服务获取睡眠测量数据并运行音乐创作算法。
4. 生成的音乐可在网页上收听，也可发布供他人在社交媒体上收听和分享。

1.3 结果与讨论

睡眠音乐化的目标是提供一种感知睡眠测量的新方式，补充其可视化。该方法已实现，可在 http://sleepmusicalization.net 免费使用，也有示例结果可供收听。

目前研究阶段还不能对该方法的价值和成功得出结论。主观认为当前方法已能很好地感知睡眠的关键特征，尤其是睡眠阶段，但还需进行客观评估和验证。

音乐质量有很大提升空间，当前创作算法相对简单，旋律的音乐性仍存疑问。可参考大量创作算法文献，结合其他方法可能会产生更好的作品，也可让系统从反馈或其他作品中学习。

目前存在一些实际限制，例如只使用三个轨道，一次最多播放三个音符，但这对结果质量并非关键。音乐创作中的许多选择都有可行的替代方案，如添加其他音阶类型、允许小节有不同的节拍数或接受非音阶内的音符。

当前的睡眠测量包含了睡眠的最重要特征，但还有额外数据可用，如心率变化和呼吸率变化，可将这些信息融入音乐的平均音高、音量或节奏频率中。Beddit 设备还能提供环境信息，如环境光、噪音和温度水平，可作为某些睡眠事件的可能解释。

从数据挖掘和学习的角度来看，一个有趣的挑战是从给定的音乐曲目中学习音乐风格，让系统根据睡眠测量调整生成特定风格的音乐，使用户能选择睡眠音乐化的风格。

1.4 结论

提出了数据音乐化作为向用户呈现数据或数据分析结果的新方式，介绍了睡眠音乐化方法，将先进的睡眠测量传感器和方法与自动创作算法相结合。睡眠音乐化生成反映用户夜间睡眠的音乐，旨在补充现有的睡眠测量可视化方法，最终目标是帮助用户理解和跟踪睡眠，改善睡眠和健康状况。希望睡眠测量的音乐化能让跟踪过程对一些用户更有吸引力和乐趣。

数据音乐化基于创作音乐，而非像通常的声化那样简单地将数据映射到声音。下一步将对睡眠音乐化方法进行验证，通过 Web 服务收集用户体验和反馈，未来还包括改进创作方法。该服务目前为 Beddit 传感器设计，理论上也可将创作算法应用于其他来源的睡眠数据。一个有趣的研究问题是数据音乐化方法是否适用于其他数据集和应用领域。

以下是睡眠音乐化的流程图：

graph LR
    A[Beddit 设备收集睡眠数据] --> B[用户授权访问数据]
    B --> C[睡眠音乐化服务获取数据]
    C --> D[运行音乐创作算法]
    D --> E[生成音乐]
    E --> F[网页收听]
    E --> G[发布到社交媒体]

2. 发动机参数异常检测

2.1 引言

燃气和柴油发动机在发电厂、车辆和船舶中使用，维护成本高。如今发动机制造商采用状态监测方法来确定发动机在特定运行条件下的状态。本文开发了一种发动机配置诊断方法，包括可视化 PID 控制器的参数集、数据聚类和异常值检测。通过遗传算法随机生成 PID 参数来测试该方法的可行性，并引入了多目标的优劣指数。

2.2 相关工作

发动机配置诊断问题可通过异常值检测方法解决。该方法根据从训练数据设计的正常模型来确定测试数据是正常还是异常。当正常行为的样本大量存在而异常行为的样本很少或不存在时，这种技术特别有用。

传统的异常值检测方法存在启发式选择新奇性阈值的问题，该阈值无概率解释，且不适用于多模态和多变量数据。经典的极值理论（EVT）在多维和多模态数据情况下不准确。

Clifton 等人的研究引入了多元极值统计（MEVS），克服了经典 EVT 的缺点，使 EVT 可用于多变量和多模态分布。MEVS 方法使用高斯混合模型（GMM）拟合数据创建概率模型，并定义异常值的阈值。有两种 MEVS 方法变体，采用近似解的变体计算效率更高。

本文使用近似的多变量、多模态解来找到 MEVS 阈值，并将 GMM 替换为变分混合模型（VMM），其优点包括自动调整聚类数量、无需交叉验证和避免奇异性问题。使用遗传算法和一组标准对分析数据进行建模。

2.3 发动机参数建模

2.3.1 优劣指数

引入优劣指数来评估模型参数的整体优劣，并识别正常和异常参数。

考虑由理想阶跃函数描述的输入或参考信号以及设备对该输入信号的响应。有几个标准描述参考信号和响应之间的关系：过冲、稳定时间、稳态误差和稳定性。过冲是响应超过参考信号的情况；稳定时间是从参考信号开始到设备响应接近最终值的时间；稳态误差是稳定时间结束时信号之间的差异；稳定性用于排除输出发散的情况。

优劣指数由绝对误差之和（即参考信号和响应之间的绝对差之和）、最大误差（即响应和参考信号第一次相交后两者之间的最大绝对误差）和最终误差（即稳态误差）组成。稳定时间由绝对误差之和和最终误差考虑。为解决稳定性问题，只选择稳定的参数，不稳定参数将被丢弃。

优劣指数公式如下：
[
I_g = \frac{1}{a e_{dif} + b e_{max} + c e_{fin}}
]
其中 (a = 0.02)，(b = 100)，(c = 1)。(a) 值必须小，因为绝对误差之和通常远大于其他因素；(b) 值应大，因为最大误差很重要，过高值可能损坏受控机器；最终误差反映控制器的整体工作情况，但也与不稳定系统有关。

遗传算法在适应度函数中使用优劣指数为每个个体赋予适应度值，并根据这些值选择个体。优劣指数旨在让遗传算法产生一组整体良好且现实的参数。

使用优劣指数计算 PID 参数作为进一步选择参数的候选，并将其分为正常和异常两组。为评估参数的正常性，使用第二组标准：过冲、稳定时间和绝对误差之和，每个标准都有自己的阈值，超过任何一个阈值的控制器将被视为异常。

以下是发动机参数建模的步骤列表：
1. 定义参考信号和响应。
2. 计算过冲、稳定时间、稳态误差和稳定性。
3. 计算优劣指数。
4. 使用遗传算法根据优劣指数选择参数。
5. 根据第二组标准评估参数的正常性。

以下是发动机参数异常检测的流程图：

graph LR
    A[收集发动机参数数据] --> B[使用遗传算法生成 PID 参数]
    B --> C[计算优劣指数]
    C --> D[选择适应度高的参数]
    D --> E[根据第二组标准评估正常性]
    E --> F[识别异常值]

2.4 方法总结与优势

发动机参数异常检测方法结合了多元极值统计（MEVS）和变分混合模型（VMM），并使用遗传算法生成和选择 PID 控制器参数。这种方法的优势体现在以下几个方面：

优势	描述
异常检测准确性	通过使用 MEVS 克服了传统异常值检测方法在多模态和多变量数据上的不足，能够更准确地识别发动机参数中的异常值。
自动聚类调整	VMM 自动调整聚类数量，避免了手动调整的复杂性和不确定性，提高了模型的适应性。
参数优化	遗传算法结合优劣指数，能够生成一组整体良好且现实的 PID 参数，提高了发动机配置诊断的可靠性。

2.5 实际应用与挑战

在实际应用中，该发动机参数异常检测方法可以为发动机制造商和维护人员提供有价值的信息，帮助他们及时发现发动机配置中的问题，降低维护成本。然而，该方法也面临一些挑战：

• 数据质量 ：准确的异常检测依赖于高质量的发动机参数数据。数据中的噪声、缺失值等问题可能会影响检测结果的准确性。
• 计算资源 ：遗传算法和多元极值统计的计算复杂度较高，需要较大的计算资源和时间。在实际应用中，需要考虑如何优化算法以提高计算效率。
• 模型更新 ：发动机的运行条件和参数可能会随着时间的推移而发生变化，因此需要定期更新模型以确保检测的准确性。

3. 两种技术的对比与启示

3.1 对比分析

睡眠音乐化和发动机参数异常检测是两个不同领域的技术，但它们在数据处理和应用方面有一些相似之处和不同点，具体对比如下：

对比项	睡眠音乐化	发动机参数异常检测
数据来源	睡眠测量数据，如 Beddit 设备收集的信息	发动机运行参数，如 PID 控制器参数
处理方法	基于随机创作算法将睡眠数据转化为音乐	结合多元极值统计和变分混合模型进行异常值检测
应用目标	提供一种新颖的方式来感知睡眠测量，补充可视化方法	诊断发动机配置问题，降低维护成本
技术挑战	提高音乐质量，适应不同的睡眠数据和音乐风格	处理多模态和多变量数据，优化计算资源

3.2 相互启示

虽然睡眠音乐化和发动机参数异常检测应用于不同的场景，但它们之间可以相互借鉴一些技术和思路：

• 数据音乐化的拓展 ：发动机参数异常检测可以借鉴睡眠音乐化中数据音乐化的思想，将发动机参数转化为声音信号，通过听觉感知来辅助异常检测。例如，将异常参数对应的声音设置为特殊的音调或节奏，使维护人员能够更直观地发现问题。
• 异常检测的应用 ：睡眠音乐化可以引入发动机参数异常检测中的异常值检测方法，对睡眠数据进行分析，识别异常的睡眠模式或事件。例如，检测睡眠过程中的异常心率或呼吸率变化。

4. 未来展望

4.1 睡眠音乐化的未来发展

• 个性化音乐创作 ：进一步研究如何根据用户的个人喜好和睡眠习惯，生成更加个性化的睡眠音乐。例如，结合用户的音乐偏好数据库，让系统学习用户喜欢的音乐风格，并将其融入睡眠音乐的创作中。
• 多数据源融合 ：除了现有的睡眠测量数据，融合更多的生理和环境数据，如脑电波、体温等，使睡眠音乐能够更全面地反映用户的睡眠状态。
• 临床应用 ：探索睡眠音乐化在临床治疗中的应用，如帮助失眠患者改善睡眠质量，缓解压力和焦虑。

4.2 发动机参数异常检测的未来发展

• 实时监测与预警 ：实现发动机参数的实时监测和异常预警功能，及时发现潜在的问题并采取措施，避免发动机故障的发生。
• 智能诊断系统 ：结合人工智能和机器学习技术，开发智能诊断系统，能够自动分析发动机参数，提供详细的诊断报告和解决方案。
• 跨领域应用 ：将发动机参数异常检测技术应用到其他领域，如航空航天、工业自动化等，提高设备的可靠性和安全性。

4.3 跨领域合作的可能性

睡眠音乐化和发动机参数异常检测虽然属于不同的领域，但它们在数据处理、算法设计和应用方面有一定的共性。未来可以探索跨领域的合作，将两种技术的优势结合起来，创造出更多新颖的应用和解决方案。例如，开发一种综合的健康监测系统，既能够监测用户的睡眠状态，又能够检测设备的运行参数，为用户提供全方位的健康和设备管理服务。

综上所述，睡眠音乐化和发动机参数异常检测是两项具有创新性和应用前景的技术。通过不断的研究和改进，它们有望在各自的领域发挥更大的作用，并为跨领域的合作提供新的思路和机会。

graph LR
    A[睡眠音乐化未来发展] --> B[个性化音乐创作]
    A --> C[多数据源融合]
    A --> D[临床应用]
    E[发动机参数异常检测未来发展] --> F[实时监测与预警]
    E --> G[智能诊断系统]
    E --> H[跨领域应用]
    I[跨领域合作可能性] --> J[综合健康监测系统]