論文の概要: Double Gradient Reversal Network for Single-Source Domain Generalization in Multi-mode Fault Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13978v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 02:06:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 19:03:23.458051
- Title: Double Gradient Reversal Network for Single-Source Domain Generalization in Multi-mode Fault Diagnosis
- Title（参考訳）: 多モード故障診断における単一ソース領域一般化のための二重勾配反転ネットワーク
- Authors: Guangqiang Li, M. Amine Atoui, Xiangshun Li,
- Abstract要約: 未確認モード障害診断のための単一モードデータからのドメイン不変のフォールト特徴が課題となる。
既存の方法は、ジェネレータモジュールを使用して、目に見えないモードのサンプルをシミュレートする。
二重勾配反転ネットワーク(DGRN)は、目に見えないモードで高い分類精度を実現するために提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9389881806157316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain generalization achieves fault diagnosis on unseen modes. In process industrial systems, fault samples are limited, and only single-mode fault data can be obtained. Extracting domain-invariant fault features from single-mode data for unseen mode fault diagnosis poses challenges. Existing methods utilize a generator module to simulate samples of unseen modes. However, multi-mode samples contain complex spatiotemporal information, which brings significant difficulties to accurate sample generation. Therefore, double gradient reversal network (DGRN) is proposed. First, the model is pre-trained to acquire fault knowledge from the single seen mode. Then, pseudo-fault feature generation strategy is designed by Adaptive instance normalization, to simulate fault features of unseen mode. The dual adversarial training strategy is created to enhance the diversity of pseudo-fault features, which models unseen modes with significant distribution differences. Subsequently, domain-invariant feature extraction strategy is constructed by contrastive learning and adversarial learning. This strategy extracts common features of faults and helps multi-mode fault diagnosis. Finally, the experiments were conducted on Tennessee Eastman process and continuous stirred-tank reactor. The experiments demonstrate that DGRN achieves high classification accuracy on unseen modes while maintaining a small model size.
- Abstract（参考訳）: ドメインの一般化は、目に見えないモードでの障害診断を実現する。
プロセス産業システムでは、断層サンプルは限られており、単一モードの断層データしか得られない。
未確認モード障害診断のための単一モードデータからドメイン不変の障害特徴を抽出することは課題となる。
既存の方法は、ジェネレータモジュールを使用して、目に見えないモードのサンプルをシミュレートする。
しかし、マルチモードサンプルには複雑な時空間情報が含まれており、正確なサンプル生成に重大な困難をもたらす。
そこでDGRN(Double gradient Reversal Network)を提案する。
第一に、モデルは、単一表示モードからフォールト知識を取得するために事前訓練される。
次に、擬似Fault機能生成戦略をAdaptiveインスタンス正規化により設計し、未確認モードの障害特徴をシミュレートする。
二重対向学習戦略は擬似フォールト特徴の多様性を高めるために作成され、分布の差が大きい未確認モードをモデル化する。
ドメイン不変な特徴抽出戦略は、対照的な学習と敵対的な学習によって構築される。
この戦略は断層の特徴を抽出し,多モード断層診断を支援する。
最後に、実験はテネシー・イーストマン・プロセスと連続発泡タンク・リアクターで実施された。
実験により,DGRNはモデルサイズを小さく保ちながら未確認モードの分類精度が高いことを示した。
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