基于粒计算的模糊深度神经网络在长尾故障诊断中的设计与分析：一种两阶段特征精炼机制

为解决工业场景中长尾数据分布导致的故障诊断(FD)性能下降问题，研究人员提出了一种融合粒计算(GrC)与模糊深度学习的GC-FDNN模型。该模型通过多视角数据增强(MVDA)、模糊特征信息蒸馏(FFID)和自适应多粒度分类器(AMFGC)三阶段架构，实现了对稀缺故障模态的精准识别。实验证明其在TE、CSTR和TPF工业过程中显著优于现有方法，为工业设备可靠性管理提供了新范式。

　　

在工业4.0时代，设备故障诊断(FD)如同给机器"把脉"，但现实却面临一个尴尬困境：工厂设备99%时间正常运行，故障数据如同"稀有物种"般分散在浩瀚的正常数据海洋中。这种长尾分布(long-tailed distribution)让传统深度学习(DL)模型变成"偏科生"，对主流正常数据过度关注，却对关键故障信号"视而不见"。更棘手的是，简单扩充故障样本会引入噪声干扰，而流行的监督对比学习(SCL)方法又因样本量悬殊导致故障特征被正常数据"淹没"。如何让诊断模型在数据失衡的"荒漠"中精准识别故障"绿洲"，成为保障工业安全的核心挑战。

针对这一难题，中国的研究团队创新性地将人类"化整为零"的认知思维引入机器学习，开发出基于粒计算(Granular Computing, GrC)的模糊深度神经网络(GC-FDNN)。该模型像一位经验丰富的"老中医"，先通过多视角数据增强(MVDA)单元对稀缺故障数据"把脉问诊"，采用噪声注入、尺度变换等四种策略生成"虚拟病例"；接着用模糊特征信息蒸馏(FFID)单元层层提炼关键特征，如同"去芜存菁"的中药炮制过程；最后通过自适应多粒度分类器(AMFGC)将特征空间划分为超球信息粒(HSIG)，实现"辨证施治"。相关成果发表在《Expert Systems with Applications》上，为工业智能诊断开辟了新路径。

关键技术包括：1) MVDA单元采用等概率随机选择策略进行四类数据增强；2) FFID单元通过级联的模糊学习(FL)层与蒸馏层构建特征精炼管道；3) AMFGC单元创新多粒度性能损失函数，实现HSIG的可微分构建；4) 端到端优化整合SCL损失、多粒度损失和交叉熵损失。实验数据来源于TE化工过程、CSTR反应器和TPF三相流系统三个工业场景。

【MVDA单元设计】
通过概率掩码、平移变换等增强策略，将20种故障模态的样本量提升3-5倍，使最稀缺故障类别的F1-score提升41.2%。

【FFID架构创新】
5层特征转换块组成的金字塔结构，每层包含FL层（采用高斯隶属函数）和蒸馏层（维度压缩率60%），最终将2048维原始数据浓缩为128维模糊特征，不确定性降低63.8%。

【AMFGC性能验证】
在TE过程测试中，GC-FDNN对尾部故障（<50样本）的召回率达89.7%，较SCL基准模型提升28.4%。HSIG半径分析显示，正常类超球体积仅为故障类的1/5，有效避免特征空间侵占。

【三阶段损失协同】
消融实验表明，当同时启用SCL损失和粒度损失时，模型在TPF数据集上达到92.3%的加权准确率，证明两阶段特征精炼机制的协同效应。

该研究开创性地将GrC的认知优势与DL的表达能力相结合，其意义不仅体现在技术层面：首先，FFID单元的模糊处理机制为数据增强噪声提供了"滤波器"，突破传统SCL对纯净数据的依赖；其次，HSIG的可微分构建实现了知识表示与神经计算的有机统一，使模型能够"看见"数据背后的拓扑结构；更重要的是，这种架构在CSTR过程展现出92.1%的早期故障检出率，为预防重大工业事故提供可能。正如Pedrycz在讨论部分指出，这种"先特征后粒度"的双重精炼策略，可能重新定义面向非平衡学习的范式。未来研究可探索多HSIG架构和动态粒度调节机制，进一步释放GrC在智能诊断中的潜力。