本技术涉及一种利用联邦域泛化技术的装备故障诊断方法及系统,旨在提升故障诊断的准确性和泛化能力。该方法包括获取领域数据和待诊断数据,并将领域数据输入域不变特征学习模块,以提取特征并进行故障诊断。系统通过联邦学习框架实现跨域数据共享,优化诊断模型,提高诊断效率和准确性。
背景技术
近年来随着信息技术和工业操作技术的快速发展,设备传感器监测数据的指数级增长提供了大量的设备数据,促进了对设备运行状态的实时和全面获取。与此同时,以深度学习为代表的机器学习技术已经迅速发展起来,并成功地应用于设备故障诊断(EquipmentFault Diagnosis,EFD)中。这些研究工作通常基于三个基本假设:(1)有大量的标记样本,具有丰富的典型故障信息;(2)训练和测试样本符合独立同分布的假设;(3)跨不同工厂共享和集成设备运维数据的可能性。
然而,在实际情况下,EFD表现出明显的特征:(1)设备通常在正常条件下运行较长时间,因此要为特定的、特别罕见的故障类别获取足够的标记数据具有挑战性。这导致运行和维护数据稀疏、不平衡,并表现出长尾分布。(2)工业设备通常在恶劣、多变、复杂的条件下运行,导致领域偏移现象,即训练数据和测试数据之间存在显著的分布差异,从而对独立同分布构成假设挑战。(3)设备维修数据往往包含企业生产工艺细节、企业核心工艺参数等敏感信息,由于潜在的利益冲突,本地的设备数据移动可能会导致严重的隐私侵犯,导致工业用户拒绝共享他们的数据。
联邦领域适应(Federal Domain Adaptation,FDA)通过整合特征表示方面的深度学习、知识转移方面的领域适应和联邦学习在隐私保护方面的优势,为EFD存在的上述问题提供了一个可行的解决方案,这种方法获得了广泛的关注,并在EFD中取得了初步进展。然而,这些技术通常假定目标域样本可用于模型训练。然而在实际应用场景中,从目标域获取完整的数据是极具挑战性的,甚至目标域设备的工作条件都可能是未知的。
联邦域泛化(Federal Domain Generalization,FDG)进一步开发了一个高度实用和通用的联邦学习框架,该框架中来自所有源客户端的数据禁止与任何其他客户端通信,在模型训练阶段来自目标客户端的数据不可用。这种方法对于EFD至关重要,因为它放松了关于来自目标客户端的样本可用性的严格假设,并确保了跨不同客户端的私有数据的安全性。虽然少数研究人员提出了EFD的FDG方法,但现有的研究通常假设每个源客户端只有一个域,并且跨客户端的域不重叠,这与很多实际情况不符,导致技术应用受限。
实现思路