Information Fusion-Based Meta-Learning for Few-Shot Fault Diagnosis Under Different Working Conditions

计算机科学 人工智能 规范化(社会学) 残余物 嵌入 机器学习 一般化 断层(地质) 融合 模式识别(心理学) 代表(政治) 任务(项目管理) 学习迁移 数据挖掘 算法 工程类 数学 法学 系统工程 地震学 哲学 社会学 数学分析 地质学 政治 语言学 人类学 政治学
作者
Tian Xie,Xufeng Huang,Seung-Kyum Choi
标识
DOI:10.1115/detc2022-90934
摘要

Abstract With the development of deep learning and information technologies, intelligent fault diagnosis has been further developed, which achieves satisfactory identification of mechanical faults. However, the lack of labeled samples and complex working conditions can hinder the improvement of diagnostics models. In this article, a novel method called Information Fusion-based Meta-Learning (IFML) is explored for fault diagnosis with few-shot problems under different working conditions. Firstly, an information fusion and embedding module is applied to perform both data- and feature-level fusion of multi-source. The embedding module only contains one input layer and multiple convolutions, residual and batch normalization (BN) layers, which has the advantage of low computational cost and high generalization. Then the prototypical module is proposed to reduce the influence of domain-shift caused by different working conditions using the fusion representation, which can improve the performance of fault diagnosis. The approach is verified on artificial and real faults under 4 different working conditions from the KAt-DataCenter at Paderborn University. For the 3-way 1-shot classification on Task T1, the average testing accuracy of the proposed method is 97.14%. For the K-shot classification on different tasks, the proposed method achieves the highest average testing accuracy of 94.21%. The results show the proposed method outperforms other typical meta-learning methods in terms of testing accuracy and generalization capability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
杨瑞东完成签到 ,获得积分10
3秒前
yyyy完成签到,获得积分10
11秒前
缥缈的平卉完成签到 ,获得积分10
12秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
李爱国应助大橙子采纳,获得10
24秒前
magictoo发布了新的文献求助30
30秒前
32秒前
yang完成签到,获得积分10
32秒前
Minicoper发布了新的文献求助10
33秒前
快乐丸子完成签到,获得积分10
34秒前
简单而复杂完成签到,获得积分10
34秒前
大橙子发布了新的文献求助10
38秒前
张牧之完成签到 ,获得积分10
40秒前
冷冷暴力完成签到,获得积分10
42秒前
YYY完成签到,获得积分10
42秒前
42秒前
gujian完成签到 ,获得积分10
45秒前
帅气的秘密完成签到 ,获得积分10
46秒前
自然函发布了新的文献求助10
50秒前
冰冰双双完成签到,获得积分10
50秒前
开心夏旋完成签到 ,获得积分0
52秒前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
55秒前
活泼的大船完成签到,获得积分10
55秒前
AFF完成签到,获得积分10
56秒前
57秒前
无私小小完成签到,获得积分10
58秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
59秒前
润润轩轩完成签到 ,获得积分10
1分钟前
CodeCraft应助大橙子采纳,获得10
1分钟前
ZR完成签到,获得积分10
1分钟前
magictoo完成签到,获得积分10
1分钟前
陈昊发布了新的文献求助10
1分钟前
zhangliangfu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
金石为开完成签到,获得积分10
1分钟前
王QQ完成签到 ,获得积分10
1分钟前
唐唐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
最棒哒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
鸣鸣完成签到,获得积分10
1分钟前
123321完成签到 ,获得积分10
1分钟前
卓若之完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022