Meta-learning Based Domain Generalization Framework for Fault Diagnosis With Gradient Aligning and Semantic Matching

计算机科学 预言 一般化 人工智能 机器学习 匹配(统计) 领域(数学分析) 断层(地质) 集合(抽象数据类型) 数据挖掘 数学 地震学 地质学 程序设计语言 数学分析 统计
作者
Lei Ren,Tingyu Mo,Xuejun Cheng
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (1): 754-764 被引量:24
标识
DOI:10.1109/tii.2023.3264111
摘要

Intelligent fault diagnosis models have demonstrated a superior performance in industrial prognostics health management scenarios. However, these models may struggle to generalize in complicated industrial environments, when encountering new working conditions and handling low-resource and heterogeneous data. To cope with the aforementioned issues, we focus on constructing a universal training framework with domain generalization technique that will encourage fault diagnosis model to generalize well in unseen working conditions. Firstly, a model-agnostic meta-learning based training framework called Meta-GENE is proposed for homogeneous and heterogeneous domain generalization. Secondly, a gradient aligning algorithm is introduced in meta-learning framework to learn domain-invariant strategy for robust prediction in unseen working conditions. Thirdly, a semantic matching technique is proposed for utilizing heterogeneous data to alleviate low-resource problem. Our method has yielded excellent performance on the PHM09 fault diagnosis dataset and achieved superior results on a set of generalization tasks across various working conditions.
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