A New Multisensor Partial Domain Adaptation Method for Machinery Fault Diagnosis Under Different Working Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Cross-domain fault diagnosis methods based on domain adaptation (DA) have been developed for single-sensor monitoring scenarios, in which the source and target domain fall into the same categories. However, in real-world situations, faults are usually mixed with each other, and the target health category is a subspace of the source health category, posing challenges to the current cross-domain fault diagnosis approaches. Additionally, with the increasing complexity of modern industrial systems, less attention has been paid to multisensor cross-domain diagnosis. To address this research gap, this paper proposes a new method of the multisensor partial DA fault diagnosis. First, the frequency information of multisensor measurements is obtained to fully utilize the fault information. Then, an improved partial DA method based on weighted domain adversarial network is used to distinguish the label space of the data samples. Finally, a joint optimization objective is constructed under the framework of partial transfer fault diagnosis, where two terms, namely, conditional entropy and adaptive uncertainty suppression, are further added to regularize the optimization objective. Through the proposed method, the positive transfer between shared common classes is guaranteed, and additionally, the passive influence resulted by outlier classes is prevented. Experimental results show that the proposed approach surpasses other popular methods for partial transfer fault diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».