在未知工作条件下，用于预测性故障诊断的知识重组与偏好校准框架

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Knowledge regroupment and preference calibration framework for unpredicted fault diagnosis under unknown working conditions

机械系统可靠性诊断中提出知识重组与偏好校准框架（KRPCF），通过分层特征解耦与类别特征融合实现通用特征学习，并设计基于概率分布调整的类别偏好校准损失函数，解决开放集域泛化中的多源域类别偏移、域偏移及未知类别诊断问题，实验表明其平均准确率提升4.6%，H-score提升8.1%。

　　在现代机械系统日益复杂和广泛应用的背景下，系统可靠性成为了保障其安全运行和高效性能的关键因素。尤其是在一些对故障容忍度极低的工业领域，如航空航天、电力能源和交通运输等，机械系统的稳定性直接关系到整体系统的安全性和经济性。然而，实际工程场景中常常面临一个严峻的挑战：在模型训练阶段缺乏目标域数据，这导致了系统在面对新工况或未见过的故障类型时，难以准确判断和预测潜在问题。这种不确定性不仅影响系统的诊断能力，还可能引发严重的安全隐患。因此，如何在数据分布不一致和类别空间变化的条件下，实现对未知故障的有效识别，成为了当前系统可靠性研究中的一个重点课题。

当前，深度学习技术已被广泛应用于机械系统的故障诊断领域。其强大的特征提取能力和模式识别能力，使得它在处理复杂的机械振动、温度和声音信号方面表现出色。然而，深度学习模型通常依赖于训练数据与测试数据之间的分布一致性，即假设训练数据和目标数据来自相同的分布。这一假设在实际工程中往往难以满足，因为机械系统的运行环境和工况会随着时间和外部条件的变化而不断调整，从而导致数据分布的偏移（domain shift）。此外，由于不同来源的数据集可能包含不同的故障类别，还可能出现类别空间不一致的问题（category shift）。这些挑战使得传统的深度学习模型在面对开放集域泛化（open set domain generalization, OSG）任务时，表现严重不足。

为了应对上述问题，近年来研究者们提出了多种方法，如迁移学习和领域自适应（domain adaptation）技术。这些方法通过利用已有的历史数据，尝试将模型的知识迁移到新的目标域中，以缓解由于数据分布差异带来的性能下降。然而，这些方法在处理开放集域泛化任务时仍然存在局限性，尤其是在目标域中包含之前未见过的故障类别时，传统的迁移学习方法往往无法有效识别和分类这些未知类别。因此，研究者们进一步探索了开放集域泛化（open set domain generalization, OSG）方法，以解决目标域中未知类别与历史数据之间的类别差异问题。

在实际工程应用中，尤其是在实时或在线故障诊断场景下，目标域数据往往无法提前获取，这就对模型的泛化能力提出了更高的要求。因此，如何在没有目标域数据的情况下，仍然能够对未知故障进行有效识别，成为了当前研究的一个重要方向。近年来，领域泛化（domain generalization, DG）技术逐渐成为解决这一问题的有力工具。DG方法通过使用多个历史数据集，学习跨领域的诊断知识，从而提高模型在面对未知领域时的适应能力。然而，即使在领域泛化方法中，仍然存在一个关键问题：历史数据集之间可能存在的类别差异（source-category shift），这进一步增加了模型泛化的难度。

针对这一问题，本研究提出了一种新的知识重组与偏好校准框架（Knowledge Regroupment and Preference Calibration Framework, KRPCF），旨在解决开放集域泛化中的多重挑战，包括领域偏移、历史数据集之间的类别偏移、未知目标类别以及在训练过程中未见的测试任务。KRPCF通过两个主要模块——知识重组和偏好校准，来提升模型在开放集环境下的诊断能力。知识重组模块利用层次化特征解耦和类别特征融合的方法，提取具有跨领域泛化能力的特征，从而减少因领域偏移导致的性能下降。偏好校准模块则通过设计一种新的类别偏好校准损失函数，调整分类器对已知类别和未知类别的偏好，使其在没有目标域数据的情况下，依然能够对未知故障进行有效识别。

KRPCF的核心思想在于通过结构化的特征重组和分类器偏好调整，实现对未知故障的识别和分类。在知识重组方面，该框架首先对历史数据集中的特征进行层次化解耦，将不同领域的特征信息分离出来，从而减少领域特定特征对模型泛化能力的影响。随后，通过类别特征融合的方法，将多个历史数据集中的类别信息进行整合，使得模型能够学习到更具普遍性的类别特征。这种特征重组策略不仅有助于提升模型在面对领域偏移时的鲁棒性，还能够有效应对历史数据集之间的类别差异问题。

在偏好校准方面，KRPCF引入了一种新的损失函数，用于调整分类器对已知类别和未知类别的偏好。该损失函数的核心目标是通过优化概率分布，使得分类器在面对未知类别时，能够以较高的概率输出“未知”类别，从而避免将未知故障误判为已知类别。这种偏好校准策略能够在不依赖目标域数据的情况下，提升分类器对未知类别的识别能力，使其在开放集域泛化任务中表现更优。此外，该损失函数还具有良好的数学保证，能够确保分类器在训练过程中保持对已知类别的准确识别，同时提高对未知类别的敏感度。

为了验证KRPCF的有效性，本研究在多个公开和私有数据集上进行了广泛的实验评估。实验结果表明，KRPCF在平均准确率和平均H-score指标上均优于现有的最佳基线方法，分别提升了4.6%和8.1%。这一结果不仅证明了KRPCF在处理开放集域泛化任务中的优越性，还展示了其在实际工程应用中的强大潜力。此外，通过可视化分类器的偏好分布和对模型鲁棒性的深入讨论，进一步说明了KRPCF在开放集域泛化任务中的可靠性。

在工程实践中，KRPCF的应用场景广泛，尤其是在需要实时故障诊断的复杂系统中。例如，在铁路运输系统中，轮对轴承等关键部件经常在不同的工况下运行，如不同的负载、速度和温度条件，这可能导致其故障模式发生变化。传统的故障诊断方法可能无法适应这些变化，而KRPCF则能够通过跨领域的知识学习和偏好校准，提高对未知故障的识别能力。此外，在电力系统中，发电机、变压器等设备也可能在不同的运行条件下出现新的故障类型，KRPCF能够帮助工程师更早地发现这些潜在问题，从而避免系统故障带来的经济损失和安全风险。

总的来说，KRPCF为开放集域泛化任务提供了一种全新的解决方案，其通过知识重组和偏好校准的双重策略，有效应对了领域偏移、类别偏移和未知类别识别等多重挑战。实验结果表明，KRPCF在多个数据集上的表现优于现有方法，具有较高的准确率和鲁棒性。此外，KRPCF的理论基础和设计思路也为后续相关研究提供了重要的参考价值。在未来的研究中，可以进一步探索如何将KRPCF应用于更广泛的机械系统故障诊断场景，如多传感器融合、大规模数据集处理和实时在线诊断等。同时，还可以结合其他先进的机器学习方法，如强化学习和图神经网络，以进一步提升模型的泛化能力和诊断精度。

此外，KRPCF的提出也对系统可靠性研究产生了深远的影响。通过解决开放集域泛化中的关键问题，KRPCF不仅提高了机械系统故障诊断的准确性，还增强了系统的自适应能力和容错能力。这对于保障机械系统的长期稳定运行和提高其安全性具有重要意义。特别是在一些高风险和高成本的工业环境中，如核能、航天和深海探测等领域，KRPCF的应用能够有效降低因故障误判或漏判带来的潜在危害。

在实际应用中，KRPCF的实施需要考虑多个因素，包括数据集的多样性、特征的可泛化性以及分类器的偏好调整能力。为了确保模型在不同工况下的稳定性，还需要对训练数据进行充分的预处理和增强，以提高模型的鲁棒性。同时，在模型部署阶段，需要结合具体的工程需求，对KRPCF的参数进行优化，以达到最佳的诊断效果。此外，还可以通过引入专家知识和领域特定规则，进一步提升模型的诊断能力和可靠性。

最后，KRPCF的成功应用不仅依赖于其算法设计，还需要跨学科的合作与支持。例如，在机械工程领域，需要对设备的运行工况和故障模式有深入的理解；在计算机科学领域，需要对深度学习模型的训练和优化有丰富的经验；在数据科学领域，需要对大规模数据集的处理和分析有较强的能力。因此，KRPCF的研究和应用不仅是一项技术挑战，也是一项需要多方协作的系统工程。通过不断优化和改进KRPCF的性能，相信其将在未来的机械系统故障诊断中发挥越来越重要的作用，为工业领域的智能化和自动化提供有力的技术支撑。