多域空间投影与双嵌入结构驱动的高压断路器跨域零样本故障诊断方法

本文提出了一种基于多域空间投影（MSP）和双嵌入结构（DES）的高压断路器（HVCB）跨域零样本故障诊断（ZSFD）方法MSP-DES，通过挖掘目标域类内类间信息、构建细粒度故障语义描述、建立高维嵌入空间双向映射，仅利用历史数据即可实现单域及跨域故障诊断，准确率较次优模型提升10.53%。

　　

^_Highlight

^{_{Multidomain Space Projection}}

传统特征工程中，所有故障类别通常被映射到单一投影空间进行特征提取。然而，由于该统一空间中所有特征类别的优化机制是同质的，不同类别的故障样本不可避免地相互干扰，导致某些类别的特征提取效果欠佳，从而降低模型准确性。为解决这一问题并最大化故障特征的可区分性，我们……

^{_{Data Acquisition and Description}}

本研究构建了一个专用的高压断路器（HVCB）实验平台以执行数据采集操作。如图4所示，实验平台包括两台ZN63A（VS1）型12 kV高压断路器、若干不同类型的传感器以及两套信号采集与调理设备。此外，采用TGK-IV高压开关机械特性测试仪作为驱动电源来控制高压断路器的分合闸操作，采样……

^{_{Discussion and Analysis of Different K-values in MSP}}

K均值聚类方法对聚类数量的选择高度敏感，尤其是在数据复杂度高的情况下。不恰当的聚类选择可能会损害伪标签质量，从而影响模型性能[[47], [48]]。为进一步证明我们提出的MSP方法的有效性并避免噪声，我们进行了不同聚类数量的对比分析。图18分别展示了K=1、2、4和5时的聚类结果（以#1高压断路器任务S-A为例）……

^_Conclusion

本文提出了一种用于高压断路器（HVCB）的跨域零样本故障诊断（ZSFD）方法，命名为MSP-DES。所开发的多域空间投影（MSP）方法有效提取了目标域特征，同时减轻了同一空间中不同类别分布带来的不利干扰。此外，引入的伪标签机制优化了目标域内的类内和类间可区分性，提高了诊断准确性。双嵌入结构（DES）通过……