A Structural Re-Parameterization Network for Bearing Fault Diagnosis Under Variable Working Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deep convolutional networks are well known for their strong performance in feature characterization of massive data. Performing intelligent fault diagnosis (IFD) by training an end-to-end model could facilitate the acquisition of health state information of key machinery components while avoiding the need for human intervention and expert knowledge. However, for traditional machine learning, most methods are proposed and implemented based on the assumption that known data collected from the source domain and unknown data collected from the target domain share the same feature distribution, which can hardly be satisfied due to limitations in real industrial applications, as well as variable working conditions. To address this problem, a structural re-parameterization network is proposed, which is used to automatically extract deeper features and minimize the domain discrepancy between the source and target domain by using both metric learning and adversarial learning strategies. To be specific, an initial multi-branched network including shortcut structure is first established. This network enhances feature extraction by fusing features from multiple branches and aligning data when performing IFD under variable working conditions. After completing the training phase, the network can be re-parameterized during the inference stage, transitioning into a single-branched network while maintaining identical results, which is much more computationally efficient. Experiments have shown the effectiveness of the proposed method.
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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 ».