基于信息最大化和中心预测分离的无源自适应故障诊断方法  

Source-free adaptation based on information maximization and central prediction separation for fault diagnosis

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作  者:林亚团 徐瑛琦 Lin Yatuan;Xu Yingqi(HBIS Digital Technology Co.,Ltd.,Shijiazhuang 050000,Hebei;Xiongan WeShyper Intelligent Technology Co.,Ltd.,Xiongan 070001,Hebei)

机构地区:[1]河钢数字技术股份有限公司,河北石家庄050000 [2]雄安威赛博智能科技有限公司,河北雄安070001

出  处:《河北冶金》2025年第2期69-74,共6页Hebei Metallurgy

基  金:河北省省级科技计划资助-重大科技成果转化专项(23280101Z)。

摘  要:故障诊断对于保障机械设备正常工作有着重要的作用,基于人工分析和专家系统的方法已经不能满足智能诊断的需求,深度学习为解决这一难题提供了全新的途径。然而,基于数据驱动的神经网络模型要求训练集(源域)和测试集(目标域)满足相同或相似的分布。为了解决领域偏差问题,大量领域自适应的方法被提出和应用。但是,这些方法都要求源域数据可以访问。在实际的工业场景,由于数据隐私的原因,企业往往不能提供源域数据,只能提供在源域上训练的源模型。因此,本文提出了一种无源领域自适应的方法,通过采用领域信息最大化训练特征提取器,让其满足分类器的确定性和多样性的预测,并提出一种中心预测分离损失函数,让不同故障的中心分离,从而产生更加清晰的分类边界,以在不访问源域数据的前提下,仅用源域模型完成模型迁移。实验结果表明,该方法提高了模型在目标域上的诊断性能,在6个任务上平均诊断精度提高了13.52%,在个别迁移任务上可以提升大约23%的分类精度。此外,特征可视化实验也证明迁移后的模型提取的特征具有类内紧凑和类间分离的特性。本文提出的无源领域自适应的方法有利于提升模型的鲁棒性。Fault diagnosis plays a critical role in ensuring the normal operation of machinery.Traditional methods,relying on manual analysis and expert systems,no longer suffice for the demands of intelligent diagnosis.Deep learning provides a new way to solve this dilemma.However,data-driven neural network models require the training set(source domain)and the test set(target domain)to follow similar or identical distributions.Numerous domain adaptation methods have been proposed and applied to tackle domain shift.Nonetheless,these methods require access to source data.In practical industrial scenarios,due to data privacy concerns,enterprises often cannot provide source data but can only share the trained source model.Therefore,this article proposes a passive domain adaptive method.This method can complete model migration using only the source domain model without accessing the source domain data.Specifically,this article trains the feature extractor to maximize domain information and meet the prediction requirements of classifier certainty and diversity.In addition,this article proposes a center prediction separation loss function to separate the centers of different faults,resulting in clearer classification boundaries.Experimental results demonstrate that our method improves the diagnostic performance on the target domain,achieving an average diagnostic accuracy increase of 13.52%on six tasks.For specific transfer tasks,the classification accuracy is boosted by approximately 23%.Furthermore,feature visualization experiments validate that the extracted features exhibit intra-class compactness and inter-class separability.The proposed source-free domain adaptation method contributes to enhancing robustness for model.

关 键 词:轴承 故障诊断 深度学习 信息最大化 中心预测分离 无源 领域自适应 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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