Closing the Simulation-to-Reality Gap for Fault Diagnosis in Unknown Environment: A Sim2Real Knowledge Transfer Approach With Contrastive Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Training a supervised model for fault diagnosis often requires labeled data samples, typically gathered from controlled environments because collecting such data in real-world scenarios is expensive and labor-intensive. As a result, these datasets often lack scalability and fail to capture the wide range of fault types encountered in practice. To address this limitation, synthetic data are frequently used to generate virtually unlimited labeled samples, providing a diverse array of fault patterns. However, despite its benefits, synthetic data introduces a challenge due to the distribution divergence between synthetic and real-world data, which can affect model generalization. Domain adaptation approaches has been used to mitigate the distribution divergence but it usually failed in such simulation-to-real-world cases as the large volume of labeled synthetic data dominates the feature extractor and make the knowledge hard to transfer to the unlabeled real-world data domain. To address this challenge, we propose the contrastive Sim2Real adaptation (CSRA) approach, which pretrains model on the labeled synthetic data and knowledge transfer to real-world unlabeled data in a self-supervised manner. By only using the pretrained model from the synthetic data, CSRA does not depend on the labeled synthetic data during the knowledge transfer; hence the feature extractor can focus on the real-world data. Then, CSRA employs contrastive learning techniques to align the feature distributions of synthetic and real-world data in a self-supervised way, thereby enhancing the robustness and accuracy of the fault diagnosis model. Our extensive experiments demonstrate that CSRA outperforms standard cross-domain models in handling large domain gaps. Specifically, CSRA improves model generalization in new environments, significantly narrowing the synthetic-to-real-world gap. The results indicate that our approach not only enhances the reliability of fault diagnosis systems but also provides a scalable solution for real-world applications, reducing the dependency on costly and labor-intensive data collection processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle