A novel sub-label learning mechanism for enhanced cross-domain fault diagnosis of rotating machinery

计算机科学 领域(数学分析) 适应性 人工智能 特征(语言学) 样品(材料) 断层(地质) 匹配(统计) 利用 模式识别(心理学) 机器学习 数据挖掘 机制(生物学) 样品空间 分布(数学) 数学 统计 认识论 生态学 地质学 数学分析 哲学 地震学 生物 色谱法 语言学 化学 计算机安全
作者
Aidong Deng,Aidong Deng,Yaowei Shi,Yang Liu,Meng Xu
出处
期刊:Reliability Engineering & System Safety [Elsevier BV]
卷期号:225: 108589-108589 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.ress.2022.108589
摘要

Deep Domain Adaptation (DDA), which transfers the knowledge learned in the source domain to the target domain, has made remarkable achievements in intelligent fault diagnosis. However, the existing DDA technology mainly focuses on eliminating cross-domain distribution discrepancies, while ignoring the exploration of intra-domain distribution characteristics, resulting in unsatisfactory performance in complex scenarios. To overcome this drawback, a novel sub-label learning mechanism (SLLM) is proposed in this paper, which exploits the structural connectivity of the original sample space to guide distribution alignment, thereby enhancing domain adaptability. Specifically, SLLM consists of two parts. First, the unsupervised target domain is annotated with sub-labels according to the probability distribution of the sample space, so that similar data can be recognized. Then, the intra-domain connectivity of the associated data is preserved during feature matching. In this way, samples belonging to the same category can be aggregated together in the feature space, and mismatches can be effectively alleviated. Extensive experiments on two datasets indicate that the proposed SLLM can significantly improve the domain adaptability of traditional DDA methods.
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