全局-局部对比学习：一种基于多操作条件引导的少样本跨域轴承故障诊断方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Global-local contrastive learning: A multi-operating-condition guided approach for few-shot cross-domain bearing fault diagnosis

针对跨域轴承故障诊断中单源模式的数据稀缺性和特征对齐不足问题，本文提出全局-局部对比学习框架。通过多源域监督与双对比机制优化，实现跨域特征对齐与条件特异性诊断特征的协同学习。实验表明该方法在少样本场景下诊断精度提升显著，尤其在旋转机械多工况条件下优于传统迁移学习方法。

　　
该研究针对旋转机械轴承故障诊断中的跨域适应难题，提出了一种融合多工况引导的全局-局部对比学习方法。研究团队通过系统分析现有单源域方法在跨工况诊断中的局限性，创新性地构建了双路径对比优化机制，有效解决了数据稀缺条件下的域适应与特征可分性问题。

在问题分析层面，研究指出传统单源域方法存在两个关键缺陷：首先，决策边界对目标域分布的适应性不足，导致跨域诊断精度受限；其次，对局部特征差异的忽视使得模型容易过拟合，特别是在样本稀缺时更易产生负迁移。通过文献综述可见，当前主流方法如基于卷积神经网络的深度诊断模型、Transformer增强型方法等，虽然在不同场景下取得进展，但普遍存在特征空间结构松散、跨工况泛化能力弱等共性缺陷。

方法创新方面，研究团队构建了三级技术体系。预处理阶段采用多源域协同的特征增强策略，通过动态加权融合不同工况下的时频特征，构建具有域鲁棒性的特征表征。样本构建环节设计了双模态对比对生成机制：全局对比通过跨域样本的相似性度量，确保核心故障特征的一致性；局部对比则基于工况条件差异，对同一故障类别进行细粒度特征区分。这种双路径协同优化机制实现了特征空间的分层优化——高层特征保持跨域不变性，底层特征强化工况特异性。

实验验证部分选取了工业轴承典型故障数据集，包括高速重载工况、间歇性负载等多样化场景下的数据样本。研究采用交叉验证策略，在目标域样本量仅为5-10个/类的情况下，通过动态调整全局与局部损失权重（初始权重比0.7:0.3），有效平衡了域适应与分类精度。对比实验显示，与传统单域迁移模型相比，新方法在跨工况诊断准确率上提升12.7%，F1值提高9.3%，尤其在工况突变（如转速变化±30%）场景下，模型表现稳定性提升显著。

该方法的突破性体现在三个维度：首先，构建了工况条件引导的样本相似性度量标准，通过工况特征编码器实现多域特征对齐；其次，开发了动态特征解耦机制，在保持全局域不变性的同时，利用注意力机制强化局部可分性；最后，设计了渐进式损失优化策略，初期侧重全局特征对齐，后期逐步增强局部特征细化，这种渐进式优化有效缓解了少数样本下的过拟合问题。

在工程应用层面，研究团队开发了轻量化部署方案，将模型参数量控制在85MB以内，满足工业边缘设备运行需求。通过引入工况感知的对抗训练框架，模型在未标注目标域训练样本仅3个/类时，仍能保持85%以上的跨域诊断准确率。实验数据显示，该方法在齿轮箱轴承诊断中，对早期微裂纹（占比不足5%）的检出灵敏度达到92.4%，较传统方法提升18个百分点。

理论分析表明，该双路径对比机制通过联合优化全局域不变特征和局部工况区分特征，构建了具有层次化特征的动态解耦空间。其中，全局对比模块采用改进的InfoNCE损失函数，通过动态调整对比样本的相似性阈值，有效缓解了工况差异导致的特征重叠问题。局部对比模块则引入工况条件感知的对比对生成策略，针对不同工况下的特征分布偏移进行针对性优化。

研究还特别关注了工业场景中的实际挑战，包括：多传感器数据融合、非平稳工况下的特征漂移、以及小样本条件下的模型泛化能力。针对多传感器数据，提出了基于工况特征的加权融合算法，通过构建工况-传感器关联矩阵，动态调整不同传感器的特征贡献度。在非平稳工况处理方面，设计了一种自适应域漂移补偿机制，通过在线更新工况特征编码器，实现模型对动态工况的实时适应。

该研究的重要启示在于，跨域诊断的优化需要建立多维度的协同机制：在特征空间层面，需构建包含工况不变性和分类可分性的双重表征；在损失函数设计上，应实现全局对齐与局部优化的动态平衡；在工程实现时，需兼顾计算效率与模型性能的折衷方案。这些技术路线为后续工业诊断系统的开发提供了重要参考，特别是在多工况融合、轻量化部署和实时自适应等关键方向。

研究团队通过引入工况感知的对比学习框架，成功解决了三个核心矛盾：跨域特征对齐与工况特异性保留的矛盾、全局域不变性约束与局部分类可分性提升的矛盾、模型性能与工程部署可行性的矛盾。实验结果表明，该方法在典型工业轴承故障库（包含8种主要故障类型、12种工况条件）上的平均诊断准确率达到94.6%，较传统迁移学习方法提升23.5%，且在样本量低于5个/类时仍能保持85%以上的诊断可靠性。

在方法论层面，研究提出了"特征空间双轨制"理论，认为有效的跨域诊断需要构建两个并行的特征子空间：一个负责跨工况的全局特征对齐，另一个负责保留工况差异下的局部诊断特征。这种双轨并行机制通过联合优化目标函数，既保证了模型对工况变化的鲁棒性，又维持了分类的准确性。研究团队还创新性地设计了工况特征解耦网络，通过分离工况条件与故障类别的影响，实现了更精准的跨域诊断。

该研究的工程实践价值体现在三个方面：首先，开发的轻量化模型可在工业边缘设备（如PLC控制器）上实时运行；其次，构建的工况自适应诊断框架支持动态工况更新，通过在线学习机制实现模型持续优化；最后，提出的多源域协同训练方法，有效解决了工业场景中多设备、多工况数据稀缺的问题，为建立跨工厂、跨区域的轴承健康监测平台提供了技术基础。

研究团队通过引入多源域监督机制，将来自不同工况、不同设备类型的数据纳入统一训练框架。这种多源域协同学习策略，不仅提升了模型的泛化能力，还通过跨设备迁移增强了诊断的可靠性。在实验设计中，特别设置了工况迁移强度（由转速变化、负载波动等参数综合度量）作为变量，验证了模型在不同迁移强度下的性能表现，结果显示诊断准确率与迁移强度呈正相关，当迁移强度超过阈值（约0.65）时，模型仍能保持92%以上的准确率。

在理论贡献方面，研究提出了跨域诊断的特征空间重构理论。通过分析实验数据，发现轴承故障特征在工况维度上呈现多模态分布特性，据此构建了具有层次结构的特征空间：底层为工况不变特征，中层为故障类型特征，顶层为工况-故障联合特征。这种分层特征结构既保证了跨工况的稳定性，又实现了对细微故障特征的捕捉。研究团队还通过可视化分析，证实了该方法能有效分离工况干扰与故障特征，在工况特征维度上形成清晰的工况聚类，而在故障特征维度上实现精确的分类区分。

该研究在方法论上的创新突破体现在：首次将多工况引导机制引入对比学习框架，通过构建工况条件编码器，实现跨工况特征的可控对齐；同时开发的双模态对比损失函数，既包含全局域不变性约束，又包含局部工况差异的强化机制；在工程实现上，提出的渐进式轻量化部署方案，通过分阶段参数更新策略，在保持性能的同时将模型体积压缩至传统方法的1/3。

研究团队特别关注了实际工业场景中的动态变化特性，设计了工况自适应的在线学习模块。该模块通过实时采集工况特征，动态调整对比学习的权重分配，使模型能自动适应设备运行状态的缓慢漂移。实验表明，在持续6个月的工业在线测试中，模型诊断准确率保持在91%以上，且在突发工况变化（如设备紧急制动后重启）时仍能保持快速恢复能力。

在模型鲁棒性方面，研究提出了三重保障机制：首先，通过工况特征解耦网络消除非相关工况信息的干扰；其次，设计动态正则化策略，根据样本分布密度自适应调整正则化强度；最后，构建工况-故障联合编码器，实现多维度特征的有效耦合。这些机制共同作用，使得模型在存在15%样本噪声、20%工况数据缺失等严苛条件下，仍能保持85%以上的基准诊断准确率。

研究团队还开发了配套的工业诊断系统原型，该系统集成了特征增强、动态迁移、轻量化部署等关键技术。系统采用模块化设计，支持多传感器数据接入、工况特征实时分析、诊断结果云端同步等功能。实际测试表明，该系统在10台不同型号机床上的平均部署时间仅为3.2分钟，诊断响应时间低于200毫秒，完全满足工业现场实时诊断需求。

该研究的理论价值在于建立了跨域诊断的特征空间重构理论框架，提出了双轨制特征优化方法，为解决工业场景中的域适应难题提供了新的理论视角。实践层面，开发的诊断系统原型已通过国家智能制造网信认证，并在3个制造企业的设备维护中成功应用，累计预防故障127次，避免经济损失超千万元。

未来研究将重点拓展到以下方向：首先，开发基于数字孪生的动态域适应框架，实现从离线训练到在线学习的无缝衔接；其次，探索多模态传感器数据的融合机制，提升复杂工况下的诊断鲁棒性；最后，研究轻量化模型的知识蒸馏技术，推动其在更多工业场景的落地应用。这些技术路线的深化，将为构建全工况、全寿命周期的智能轴承监测系统奠定坚实基础。