一种基于跨域混淆的自信网络模型，该模型结合了动态标签分布感知的边界正则化机制，用于在变化的工作条件下诊断轴承故障

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A confident cross-domain mixup–based network with dynamic label-distribution-aware margin regularization for bearing fault diagnosis under variable working conditions

针对无监督跨域轴承故障诊断中高置信度目标域样本利用不足和困难类别易误分类的问题，提出动态边距正则化自适应混合增强网络。通过构建高置信度样本库实现跨域混合增强，结合自适应边距正则化动态调整分类边界，有效缓解伪标签噪声累积并提升困难类别的诊断精度，在两个基准数据集上验证优于现有方法。

　　在现代工业中，旋转机械系统发挥着至关重要的作用，它们直接影响生产效率、产品质量以及设备运行的安全性。然而，由于这些系统的复杂性和多变性，故障是不可避免的，而且可能会频繁导致生产中断、成本增加和资源浪费。轴承作为旋转机械中最常见的通用部件，其故障诊断技术已成为工程领域的重要研究方向。传统的信号处理方法虽然在一定程度上能够实现轴承故障诊断，但它们通常依赖于技术人员的经验，难以适应工业自动化中对实时监控和诊断的需求。近年来，随着人工智能技术的迅速发展，基于深度神经网络的智能故障诊断方法展现出巨大的潜力，能够克服传统方法的不足，实现更优的性能。

深度神经网络因其强大的泛化能力，显著提升了智能故障诊断的技术水平。它们在训练和测试数据分布相似或完全一致的情况下表现良好。然而，在实际工业应用中，数据往往因操作条件的变化而发生领域偏移（domain shift），这使得在目标域上进行故障诊断的模型性能下降。为了应对这一问题，研究者提出了多种迁移学习算法，其中领域适应（Domain Adaptation, DA）是一种关键方法。DA能够将源域中的知识迁移到目标域，从而提高模型在目标域上的泛化能力。例如，有研究通过构建特定的迁移学习架构来解决半监督跨域故障诊断问题，还有研究结合子域适应和深度残差可变形卷积网络提出了新的跨域风力涡轮机轴承故障诊断方法。此外，一些研究还引入了半监督概率支持矩阵机和红外成像技术，以提高诊断效果。同时，动态联合分布对齐网络也被用于实现故障诊断任务。尽管这些方法在一定程度上提升了跨域诊断的性能，但它们仍然面临一些关键挑战。

在实际工业场景中，目标域的数据往往未标记，因此无监督领域适应（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）成为智能故障诊断的重要任务。无监督领域适应旨在利用源域中的标记数据和目标域中的未标记数据训练模型，使模型能够对目标域中的未知样本进行预测。许多研究已经针对这一问题提出了不同的解决方案。例如，有研究通过构建多局部领域迁移网络，利用源域和目标域中相同故障类别之间的局部相似性实现跨域机械故障诊断。还有研究提出了一种基于原型驱动的类别级对抗迁移网络，用于部分领域迁移的故障诊断。此外，有研究结合最小二乘支持向量机框架，提出了一种新的领域适应学习模型，以减少特征提取中的分布差异。还有研究基于对称共训练框架提出了无监督领域适应方法，以解决跨操作故障诊断中的领域偏移问题。虽然这些方法在不同程度上提高了模型的泛化能力，但它们仍然存在一些局限性。

其中，一个重要的问题在于，现有方法忽略了高置信度目标域样本的潜在价值。这些样本对于连接源域和目标域的特征空间至关重要，但它们未被充分利用，从而限制了模型在目标域上的进一步提升。另一个问题是，目标域中的挑战性类别样本往往分布在聚类边界附近，容易被源域中学习的分类决策边界误分类。因此，研究者提出了一个基于高置信度跨域混合（Confident Cross-Domain Mixup, CCM）和动态标签分布感知边界正则化（Dynamic Label-Distribution-Aware Margin Regularization, DLMR）的网络，即CCMN-DLMR，以解决上述问题。CCMN-DLMR主要由CCM策略、DLMR策略和领域适应模块组成。其中，领域适应模块包括基于联合分布多层适应的领域适应损失（Joint Distribution Multilayer Adaptation, JDMA）和基于对抗网络的领域适应损失。该研究的主要贡献包括以下几个方面：

首先，CCM策略引入了一个样本库，用于动态存储高置信度的目标域样本。这些样本随后与源域样本进行混合，生成虚拟样本。这些虚拟样本在连接源域和目标域的过程中起到了桥梁作用，从而提升了模型在目标域上的泛化能力。其次，该研究采取了双重措施来缓解跨域混合过程中由于不可靠伪标签导致的误差累积。首先，通过设定一个固定阈值，过滤掉低置信度的伪标签，以减少误差累积的发生。此外，还采用基于委员会一致性（Committee Consistency, SENTRY）的有选择性熵优化方法，以降低误差累积对模型性能的影响。第三，DLMR策略被提出以提高模型在挑战性类别上的诊断性能。该策略根据目标域样本类别在前一个周期的分类难度评估，动态调整不同类别之间的边界正则化，即根据样本库中每个类别样本的数量，为难以诊断的类别分配更大的特征空间，从而提升模型对这些挑战性类别的关注程度。最后，CCM和DLMR策略被整合到一个统一的框架中，实验结果表明，该框架在两个常用的轴承数据集上显著提升了诊断准确性。此外，与多种先进的领域适应方法进行对比，也凸显了该框架的优势。

CCMN-DLMR的模型架构主要包括特征提取器、标签分类器和领域分类器。特征提取器是基于（Qian et al., 2022）中使用模型的改进版本，它引入了卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM），以增强模型在诊断过程中对关键局部信息的注意力。CBAM模块被放置在第五个卷积块之后，以确保模型在处理特征时能够更加关注重要的局部特征。标签分类器负责对提取的特征进行分类，而领域分类器则用于区分源域和目标域的数据。这些组件共同构成了一个完整的跨域故障诊断网络。

在实验部分，研究者进行了消融实验，以验证CCMN-DLMR各个组件对模型性能的影响。此外，还对CCMN-DLMR与其他先进的领域适应方法进行了比较，包括CORAL（Sun and Saenko, 2016）、DANN（Ganin et al., 2016）、CDAN + E（Long et al., 2018）以及BSP + DANN（Chen et al.）等。实验结果显示，CCMN-DLMR在两个常用的轴承数据集上表现出更高的诊断准确性。这些实验不仅验证了CCMN-DLMR的有效性，也展示了其在跨域故障诊断中的优越性。

在实际工业场景中，由于目标域的数据未标记，因此无监督领域适应成为智能故障诊断的重要研究方向。无监督领域适应的目标是通过利用源域的标记数据和目标域的未标记数据，训练一个能够在目标域上进行准确预测的模型。现有的无监督领域适应方法在一定程度上提升了模型的泛化能力，但它们仍然面临一些关键问题。首先，这些方法忽略了高置信度目标域样本的潜在价值，导致模型在目标域上的学习效果受到限制。其次，挑战性类别样本由于分布在聚类边界附近，容易被源域中学习的分类决策边界误分类，从而影响诊断的准确性。因此，CCMN-DLMR的提出，旨在解决这些关键问题，通过引入高置信度跨域混合和动态标签分布感知边界正则化，提高模型在目标域上的泛化能力和诊断准确性。

CCMN-DLMR的结构设计具有创新性，它不仅引入了高置信度跨域混合策略，还结合了动态标签分布感知边界正则化策略。这些策略共同作用，使模型能够在不同操作条件下进行有效的故障诊断。在CCM策略中，通过构建一个样本库，动态存储高置信度的目标域样本，然后与源域样本进行混合，生成虚拟样本。这些虚拟样本能够有效连接源域和目标域，从而提升模型的泛化能力。在DLMR策略中，通过动态调整不同类别之间的边界正则化，提高模型对挑战性类别的关注程度，从而提升诊断的准确性。此外，CCMN-DLMR还引入了领域适应模块，该模块包括基于联合分布多层适应的领域适应损失和基于对抗网络的领域适应损失，以进一步提升模型在目标域上的适应能力。

在实验部分，研究者对CCMN-DLMR进行了全面验证。实验结果表明，该模型在两个常用的轴承数据集上表现出较高的诊断准确性。此外，与多种先进的领域适应方法进行对比，也展示了CCMN-DLMR的优越性。这些实验不仅验证了CCMN-DLMN在跨域故障诊断中的有效性，还为未来的研究提供了重要的参考。同时，这些实验结果也证明了CCMN-DLMR在实际工业应用中的可行性，能够有效应对跨域故障诊断中的挑战。

CCMN-DLMR的提出，为跨域故障诊断提供了一种新的思路。它通过引入高置信度跨域混合策略，充分利用目标域中的高置信度样本，从而提升模型在目标域上的学习能力。同时，通过动态标签分布感知边界正则化策略，提高模型对挑战性类别的关注程度，从而提升诊断的准确性。此外，CCMN-DLMR还结合了领域适应模块，以进一步提升模型在目标域上的适应能力。这些策略的结合，使得CCMN-DLMR在跨域故障诊断中表现出色，能够有效应对领域偏移问题，提升模型的泛化能力和诊断准确性。

CCMN-DLMR的结构设计不仅考虑了模型的性能，还关注了实际应用中的可行性。它引入了样本库来动态存储高置信度的目标域样本，这使得模型能够更有效地利用这些样本进行训练。此外，通过动态调整不同类别之间的边界正则化，提高了模型对挑战性类别的关注程度，从而提升诊断的准确性。这些策略的结合，使得CCMN-DLMR在跨域故障诊断中表现出色，能够有效应对领域偏移问题，提升模型的泛化能力和诊断准确性。

CCMN-DLMR的研究成果不仅为跨域故障诊断提供了新的方法，也为未来的研究提供了重要的参考。它通过引入高置信度跨域混合和动态标签分布感知边界正则化，提升了模型在目标域上的泛化能力和诊断准确性。此外，它还结合了领域适应模块，以进一步提升模型在目标域上的适应能力。这些策略的结合，使得CCMN-DLMR在跨域故障诊断中表现出色，能够有效应对领域偏移问题，提升模型的泛化能力和诊断准确性。

在实际应用中，CCMN-DLMR能够有效应对跨域故障诊断中的挑战，提高模型的泛化能力和诊断准确性。通过引入高置信度跨域混合策略，模型能够充分利用目标域中的高置信度样本，从而提升在目标域上的学习效果。同时，通过动态标签分布感知边界正则化策略，模型能够更关注挑战性类别，从而提升诊断的准确性。这些策略的结合，使得CCMN-DLMR在跨域故障诊断中表现出色，能够有效应对领域偏移问题，提升模型的泛化能力和诊断准确性。

此外，CCMN-DLMR还具有较高的灵活性和适应性。它能够根据不同的操作条件和数据分布，动态调整模型的参数和结构，以适应不同的诊断需求。这种灵活性使得CCMN-DLMR不仅适用于轴承故障诊断，还可能扩展到其他类型的机械故障诊断任务。同时，其结构设计也考虑了实际应用中的计算效率和资源消耗，使得模型能够在实际工业环境中高效运行。

CCMN-DLMR的研究成果不仅为跨域故障诊断提供了新的方法，也为未来的研究提供了重要的参考。它通过引入高置信度跨域混合和动态标签分布感知边界正则化，提升了模型在目标域上的泛化能力和诊断准确性。此外，它还结合了领域适应模块，以进一步提升模型在目标域上的适应能力。这些策略的结合，使得CCMN-DLMR在跨域故障诊断中表现出色，能够有效应对领域偏移问题，提升模型的泛化能力和诊断准确性。

在实际应用中，CCMN-DLMR能够有效应对跨域故障诊断中的挑战，提高模型的泛化能力和诊断准确性。通过引入高置信度跨域混合策略，模型能够充分利用目标域中的高置信度样本，从而提升在目标域上的学习效果。同时，通过动态标签分布感知边界正则化策略，模型能够更关注挑战性类别，从而提升诊断的准确性。这些策略的结合，使得CCMN-DLMR在跨域故障诊断中表现出色，能够有效应对领域偏移问题，提升模型的泛化能力和诊断准确性。

CCMN-DLMR的研究成果表明，通过结合高置信度跨域混合和动态标签分布感知边界正则化，可以有效提升模型在目标域上的泛化能力和诊断准确性。这些策略不仅提高了模型的性能，还增强了模型的鲁棒性，使其能够在不同操作条件下进行有效的故障诊断。此外，CCMN-DLMR还具有较高的灵活性和适应性，能够根据不同的数据分布和操作条件，动态调整模型的参数和结构，以适应不同的诊断需求。这种灵活性使得CCMN-DLMR不仅适用于轴承故障诊断，还可能扩展到其他类型的机械故障诊断任务。同时，其结构设计也考虑了实际应用中的计算效率和资源消耗，使得模型能够在实际工业环境中高效运行。

综上所述，CCMN-DLMR通过引入高置信度跨域混合和动态标签分布感知边界正则化，有效解决了跨域故障诊断中的关键问题，提升了模型的泛化能力和诊断准确性。该方法不仅在理论上具有创新性，还在实际应用中表现出色，为未来的研究提供了重要的参考。同时，CCMN-DLMR的研究成果也表明，通过结合先进的领域适应方法和动态调整策略，可以进一步提升跨域故障诊断的性能，为工业自动化中的智能诊断提供新的解决方案。