論文の概要: Domain Adaptation-based Edge Computing for Cross-Conditions Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10340v2
• Date: Fri, 24 Oct 2025 13:39:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:14.764213
• Title: Domain Adaptation-based Edge Computing for Cross-Conditions Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: 領域適応型エッジコンピューティングによるクロスコンディション故障診断
• Authors: Yanzhi Wang, Jinhong Wu, Chu Wang, Qi Zhou, Tingli Xie,
• Abstract要約: 本稿では,エッジコンピューティングに適したドメイン適応型軽量故障診断フレームワークを提案する。 リアルタイム診断機能を確保しつつ、クロスワーク条件下で正確な故障診断を実現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.725677655656472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault diagnosis of mechanical equipment provides robust support for industrial production. It is worth noting that, the operation of mechanical equipment is accompanied by changes in factors such as speed and load, leading to significant differences in data distribution, which pose challenges for fault diagnosis. Additionally, in terms of application deployment, commonly used cloud-based fault diagnosis methods often encounter issues such as time delays and data security concerns, while common fault diagnosis methods cannot be directly applied to edge computing devices. Therefore, conducting fault diagnosis under cross-operating conditions based on edge computing holds significant research value. This paper proposes a domain-adaptation-based lightweight fault diagnosis framework tailored for edge computing scenarios. Incorporating the local maximum mean discrepancy into knowledge transfer aligns the feature distributions of different domains in a high-dimensional feature space, to discover a common feature space across domains. The acquired fault diagnosis expertise from the cloud-based deep neural network model is transferred to the lightweight edge-based model (edge model) using adaptation knowledge transfer methods. It aims to achieve accurate fault diagnosis under cross-working conditions while ensuring real-time diagnosis capabilities. We utilized the NVIDIA Jetson Xavier NX kit as the edge computing platform and conducted validation experiments on two devices. In terms of diagnostic performance, the proposed method significantly improved diagnostic accuracy, with average increases of 34.44% and 17.33% compared to existing methods, respectively.
• Abstract（参考訳）: 機械設備の故障診断は、工業生産に堅牢な支援を提供する。 なお, 機械機器の動作には速度や負荷などの要因が伴うため, データ分布に大きな違いが生じ, 故障診断の課題が生じる。 さらに、アプリケーションデプロイメントの面では、一般的に使用されているクラウドベースの障害診断手法は、時間遅延やデータセキュリティ上の懸念といった問題に遭遇することが多いが、一般的な障害診断手法はエッジコンピューティングデバイスに直接適用することはできない。 したがって,エッジコンピューティングに基づくクロスオペレーティング条件下での故障診断は重要な研究価値を有する。 本稿では,エッジコンピューティングに適したドメイン適応型軽量故障診断フレームワークを提案する。 局所的な最大平均誤差を知識伝達に組み込むことで、高次元の特徴空間における異なる領域の特徴分布を整合させ、ドメイン間の共通特徴空間を発見する。 クラウドベースのディープニューラルネットワークモデルから取得した障害診断の専門知識は、適応知識伝達手法を用いて、軽量エッジベースモデル(エッジモデル)に転送される。 リアルタイム診断機能を確保しつつ、クロスワーク条件下で正確な故障診断を実現することを目的としている。 我々はNVIDIA Jetson Xavier NX kitをエッジコンピューティングプラットフォームとして利用し、2つのデバイスで検証実験を行った。 診断性能の面では,従来の方法に比べて平均34.44%,17.33%の診断精度が向上した。

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