論文の概要: Integrating Frequency Guidance into Multi-source Domain Generalization for Bearing Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00545v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 20:23:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:23.937886
• Title: Integrating Frequency Guidance into Multi-source Domain Generalization for Bearing Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: 軸受故障診断のためのマルチソース領域一般化への周波数誘導の統合
• Authors: Xiaotong Tu, Chenyu Ma, Qingyao Wu, Yinhao Liu, Hongyang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,FARNetというFourierベースのAugmentation Restruction Networkを提案する。 本発明のネットワークは、振幅スペクトルサブネットワークと位相スペクトルサブネットワークとから構成され、ソースドメインとターゲットドメインとの相違を順次低減する。 モデル出力の決定境界を従来の三重項損失と比較して洗練するために,一般化に寄与する多様体三重項損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.85752780864944
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• Abstract: Recent generalizable fault diagnosis researches have effectively tackled the distributional shift between unseen working conditions. Most of them mainly focus on learning domain-invariant representation through feature-level methods. However, the increasing numbers of unseen domains may lead to domain-invariant features contain instance-level spurious correlations, which impact the previous models' generalizable ability. To address the limitations, we propose the Fourier-based Augmentation Reconstruction Network, namely FARNet.The methods are motivated by the observation that the Fourier phase component and amplitude component preserve different semantic information of the signals, which can be employed in domain augmentation techniques. The network comprises an amplitude spectrum sub-network and a phase spectrum sub-network, sequentially reducing the discrepancy between the source and target domains. To construct a more robust generalized model, we employ a multi-source domain data augmentation strategy in the frequency domain. Specifically, a Frequency-Spatial Interaction Module (FSIM) is introduced to handle global information and local spatial features, promoting representation learning between the two sub-networks. To refine the decision boundary of our model output compared to conventional triplet loss, we propose a manifold triplet loss to contribute to generalization. Through extensive experiments on the CWRU and SJTU datasets, FARNet demonstrates effective performance and achieves superior results compared to current cross-domain approaches on the benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 最近の一般化可能な断層診断研究は、目に見えない作業条件間の分布変化に効果的に対処している。 それらのほとんどは、機能レベルのメソッドを通じてドメイン不変表現を学ぶことに焦点を当てている。 しかし、目に見えない領域の数が増加すると、ドメイン不変性は、以前のモデルの一般化能力に影響を及ぼすインスタンスレベルのスプリアス相関を含む可能性がある。 この制限に対処するため,FARNetというFourierベースのAugmentation Restruction Networkを提案する。この手法は,Fourier位相成分と振幅成分が信号の異なる意味情報を保存し,ドメイン拡張技術に利用することができるという観察に動機づけられる。 本発明のネットワークは、振幅スペクトルサブネットワークと位相スペクトルサブネットワークとから構成され、ソースドメインとターゲットドメインとの相違を順次低減する。 より堅牢な一般化モデルを構築するために、周波数領域におけるマルチソース領域データ拡張戦略を用いる。 具体的には、グローバル情報と局所的な空間的特徴を扱うために、周波数-空間相互作用モジュール(FSIM)を導入し、2つのサブネットワーク間の表現学習を促進する。 モデル出力の決定境界を従来の三重項損失と比較して洗練するために,一般化に寄与する多様体三重項損失を提案する。 CWRUとSJTUデータセットに関する広範な実験を通じて、FARNetは有効なパフォーマンスを示し、ベンチマーク上の現在のクロスドメインアプローチと比較して優れた結果を得る。

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