Advanced framework for intelligent fault diagnosis in rotary machinery with out-of-distribution recognition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fault diagnosis plays a crucial role in maintaining mechanical equipment reliability. Deep neural networks have exhibited superior performance in fault diagnosis under closed sample space assumptions. However, the deployment of neural network models in practical industrial environments faces significant challenges due to the emergence of out-of-distribution (OOD) data, particularly novel fault categories that deviate substantially from the initial training assumptions. To address these limitations, we propose a robust fault diagnosis framework incorporating OOD sample detection and adaptive learning capabilities. The framework utilizes a novel Mixture of Experts model (MoEFormer) as the feature extraction mechanism, which enables fine-grained feature representation while enhancing computational efficiency. Furthermore, we introduce a Gaussian density peak clustering algorithm for OOD data identification and autonomous model retraining. This integrated framework enables real-time adaptation and online diagnosis in industrial scenarios where novel fault categories may emerge. Experimental validation was conducted using the bearing fault dataset from the University of Ottawa and the gear fault dataset from Xi’an Jiaotong University. The results demonstrate that our proposed method outperforms existing state-of-the-art approaches in identifying unknown OOD faults and achieves superior diagnostic performance. The adaptively updated model attained a diagnostic accuracy of 96.0%, representing a significant improvement of approximately 30 percentage points compared to non-adaptive methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».