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动态领域自适应集成框架在机械智能故障诊断中的应用研究

第一作者及机构
Kui Hu（胡魁）与Qingbo He（何清波）作为共同第一作者，来自上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室（State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University）。合作单位包括中车山东风电有限公司（CRRC Shandong Wind Power Co., Ltd.）。研究发表于期刊《Knowledge-Based Systems》第314卷（2025年），文章编号113209，在线发布于2025年2月19日。

学术背景
该研究聚焦于机械设备的智能故障诊断（Intelligent Fault Diagnosis, IFD）领域，核心科学问题为跨领域故障诊断中未标记数据的利用。传统故障诊断依赖专家经验，泛化性差；而基于深度学习的方法受限于训练数据与测试数据需服从相同分布的前提条件。迁移学习（Transfer Learning, TL）虽能缓解数据分布差异问题，但单一领域自适应方法（Domain Adaptive Method, DAM）难以全面适应目标域特性。为此，研究团队提出动态领域自适应集成（Dynamic Domain Adaptive Ensemble, DDAE）框架，旨在通过动态集成多种DAM提升模型精度与泛化能力。

研究流程与方法
1. 问题建模与框架设计
- 输入空间：定义可测空间X和健康状态标签集Y，源域（Ds）与目标域（Dt）分别服从不同联合分布P(X,Y)和Q(X,Y)。
- 动态自适应评估（DAE）策略：引入最优适应因子α，通过代理A距离（Proxy A-Distance, PAD）量化不同DAM的贡献度，动态调整权重。PAD计算基于二元分类器误差（公式7-8），权重分配通过公式9-10实现。

1. DDAE神经网络模型构建

   • 特征提取模块：采用卷积神经网络（CNN）作为主干，可选ResNet或VGGNet等深度配置。
     
   • 集成三种DAM：
     
     • 对抗训练（Adv.）：通过域分类损失（公式14）学习域不变特征。
       
     • 线性核MMD（L-MMD）与高斯核MMD（G-MMD）：分别通过公式15-16减小源域与目标域特征分布差异。
       
   • 损失函数优化：总损失函数（公式2）结合分类损失（Ly）与领域适应损失（Ld），通过梯度下降（公式18-20）更新参数。
     

2. 实验验证

   • 案例一（齿轮箱数据）：
     
     • 数据集：6种工况（4种稳定工况+2种变速工况），4类健康状态（健康、点蚀、磨损、断裂），每类300样本。
       
     • 结果：12组跨工况任务中，DDAE平均诊断准确率>99%，优于单一DAM（Adv.、L-MMD、G-MMD）及传统迁移方法（TCA、CORAL）。
       
   • 案例二（风电轴承数据）：
     
     • 数据集：4组全生命周期数据（HB01-02为齿轮箱轴承，GB01-02为发电机轴承），健康与故障两阶段分类。
       
     • 结果：跨轴承类型任务中，DDAE平均准确率>92%，显著优于平均投票集成（ES1）和固定权重集成（ES2）。
       
   • 案例三（CWRU轴承数据）：
     
     • 数据集：4种负载条件下的SKF6025轴承数据，含健康、内圈、外圈、滚动体故障。
       
     • 结果：残差特征提取器使平均准确率提升至>97%，最大准确率达100%。
       

主要结果与逻辑关联
- 动态权重有效性：如图8所示，G-MMD在齿轮箱任务中贡献度最高（α3>α1,α2），与单一方法性能趋势一致（图7）。
- 特征对齐可视化：通过t-SNE（图10、13）显示，DDAE能将源域与目标域同类样本聚类，显著优于原始数据分布。
- 计算效率：模型预测240样本仅需1.2秒（表3），满足工业实时性需求。

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个定量评估DAM性能的DAE策略，为迁移学习集成提供理论依据。
- 证实多DAM算法级集成优于模型级集成（如ES1/ES2），减少计算资源消耗。
2. 应用价值：
- 在变速变载工况下实现>98.96%平均准确率（表4），显著提升工业场景适应性。
- 模块化设计支持灵活增删DAM，扩展性强。

研究亮点
1. 方法创新：首次将动态权重调整与领域自适应集成结合，通过PAD实现量化评估。
2. 工程意义：在风电轴承等真实工业数据中验证有效性，解决标注数据稀缺问题。
3. 开源贡献：数据可根据请求公开，促进领域内复现与改进。

其他有价值内容
- 局限性：需源域与目标域标签空间一致，难以应对目标域新增故障类型。
- 未来方向：探索模型压缩技术以降低计算成本，拓展至预测性维护等场景。

此报告完整呈现了研究的创新性、方法论严谨性及工程实用性，为智能诊断领域提供了重要参考。