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作者及机构
本研究由华南理工大学机械与汽车工程学院的Ruyi Huang（IEEE研究生会员）、Jipu Li（IEEE学生会员）、Yixiao Liao、Junbin Chen（IEEE学生会员）、Zhen Wang以及Weihua Li（IEEE高级会员）共同完成，发表于2021年的《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》期刊，论文标题为《Deep Adversarial Capsule Network for Compound Fault Diagnosis of Machinery Toward Multidomain Generalization Task》。

学术背景
本研究属于智能故障诊断（Intelligent Fault Diagnosis, IFD）领域，聚焦于工业设备（Industrial Equipment, IE）的复合故障（compound fault）诊断问题。传统故障诊断方法依赖专家经验或信号处理技术，难以应对复合故障（即多个部件同时故障）的复杂场景，尤其在数据标注不足或工况（working conditions）变化时性能显著下降。此外，现有基于机器学习的诊断模型通常将复合故障视为独立类别，忽略了其与单一故障（single fault）的关联性，且缺乏跨域泛化（multidomain generalization）能力。

研究目标包括：
1. 提出一种能够解耦复合故障的智能诊断模型；
2. 实现模型在未见过的新工况（如极端条件）下的泛化能力；
3. 减少对标注数据的依赖，仅需单一故障数据即可训练模型。

研究流程与方法
1. 模型架构设计
- 深度对抗胶囊网络（Deep Adversarial Capsule Network, DACN）：由特征提取器（Feature Extractor, FE）、解耦分类器（Decoupling Classifier, DC）和多域分类器（Multidomain Classifier, MC）组成。
- FE：基于一维卷积神经网络（1D-CNN）提取振动信号的深层特征。
- DC：通过胶囊网络（Capsule Network, CapsNet）输出多个标签，将复合故障解耦为单一故障组合（如同时输出齿轮故障和轴承故障标签）。
- MC：结合梯度反转层（Gradient Reversal Layer, GRL），通过对抗训练迫使模型学习域不变特征（domain-invariant features）。

1. 数据准备与实验设置

   • 研究对象：汽车变速器（Automobile Transmission, AT）的振动信号，包含四种健康状态：正常（NC）、齿轮故障（FGF）、轴承故障（BF）及复合故障（CF）。
     
   • 数据划分：
     
     • 源域（source domain）：单一工况（1000 rpm/50 N·m）的标注数据（NC、FGF、BF）。
       
     • 多目标域（multitarget domains）：其他工况（如不同转速/负载）的无标注数据。
       
     • 泛化域（generalization domain）：完全未参与训练的新工况数据。
       
   • 实验场景：验证三种跨域泛化任务（相同转速不同负载、相同负载不同转速、不同转速和负载）。
     

2. 训练与优化

   • 损失函数：结合DC的边际损失（margin loss）和MC的对抗损失，通过权重系数β平衡两者。
     
   • 动态路由算法：在胶囊网络中实现特征聚类，增强故障特征的几何关系建模能力。
     
   • 超参数设置：通过网格搜索确定，如学习率0.001、训练周期100轮。
     

3. 性能验证

   • 对比方法：包括传统迁移学习模型（如DDCNN、TCN）及非解耦方法（如DTL、DACNN）。
     
   • 评价指标：复合故障诊断准确率及跨域泛化能力。
     

主要结果
1. 复合故障解耦性能
- DACN在泛化域中的复合故障诊断平均准确率达97.65%，显著高于对比方法（如DDCNN的91.66%）。
- 解耦分类器通过置信度阈值（如0.5）可同时输出多个故障标签，成功分离齿轮与轴承故障特征（图12）。

1. 跨域泛化能力

   • 在未见过的新工况下，DACN仍保持高精度（99.06%平均准确率），标准偏差仅为0.01%，证明其域不变特征的有效性。
     
   • 特征可视化（t-SNE）显示，DACN能显著缩小不同工况下同类故障的特征距离（图14）。
     

2. 方法对比优势

   • 传统方法（如DACNN）因忽略故障解耦，准确率仅75%；而DACN通过胶囊网络和对抗训练，同时解决解耦与泛化问题。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 提出首个结合胶囊网络与对抗训练的复合故障诊断框架，为多域泛化任务提供了理论新思路。
- 验证了无监督域自适应（unsupervised domain adaptation）在工业场景的可行性。

1. 应用价值
   
   • 仅需单一故障标注数据即可训练模型，降低数据采集成本。
     
   • 可推广至极端工况（如高转速/重载）设备的健康监测，减少停机风险。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- 首次将胶囊网络用于故障解耦，利用动态路由算法捕捉故障间的几何关系。
- 引入GRL实现无监督跨域特征对齐，避免目标域数据标注需求。

1. 工程意义：
   
   • 实验基于真实汽车变速器数据，结果可直接指导工业实践。
     
   • 代码开源（PyTorch实现），推动领域复现与改进。
     

其他有价值内容
- 研究得到中国国家重点研发计划（2018YFB1702400）和国家自然科学基金（51875208、52075182）支持，体现了其国家战略需求背景。
- 未来计划扩展至多传感器数据融合，进一步提升复杂环境下的诊断鲁棒性。