多域弱解耦的泛化网络，用于在未知运行条件下进行故障诊断

《Knowledge-Based Systems》：Multi-domain weakly decoupled domain generalization network for fault diagnosis under unknown operating conditions

多源弱耦合域泛化网络解决未知工况故障诊断，通过特征方差惩罚降低同域样本风险差异，MSE优化减少分类器输出差异，提升跨域鲁棒性。

　　在现代工业生产中，机械设备的可靠运行对于保障生产效率和产品质量至关重要。然而，随着设备长期运行、环境变化、材料老化等因素的影响，设备故障的发生不可避免。因此，及时且准确地识别设备故障类型与位置，对于减少停机时间和维护成本具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于专家经验以及基于预设规则的框架，这些方法不仅耗时耗力，而且难以适应复杂多变的工业环境。近年来，随着机器学习技术的发展，数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为研究热点，其中深度学习因其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，被广泛应用于故障诊断领域。

尽管深度学习在故障诊断中取得了显著成果，但在实际应用中仍面临诸多挑战。特别是在跨域故障诊断问题中，训练数据与测试数据之间的分布差异（即所谓的领域偏移问题）常常导致模型在未知操作条件下表现不佳。这种分布差异可能源于不同的工作环境、设备状态或运行条件，使得模型难以有效适应新的数据分布。为了解决这一问题，领域适应（Domain Adaptation）技术被引入到迁移学习中，通过利用源域的标注数据和目标域的无标注数据，提升模型在目标域上的诊断性能。然而，在实际工业环境中，获取目标域的小规模标注数据往往较为困难，而目标域数据的类型也难以确定，这使得依赖目标域数据的领域适应方法难以有效应用。

在此背景下，领域泛化（Domain Generalization）技术应运而生。领域泛化旨在通过单一或多个源域的数据，学习出具有领域不变性的特征表示，从而实现对未知目标域的泛化能力。与传统的领域适应方法不同，领域泛化无需目标域的标注数据，因此在实际应用中更具可行性。然而，现有的领域泛化方法大多采用单一分类器或引入辅助分类器，主要关注于学习领域不变特征或全局特征分布匹配。由于不同源域的数据分布可能存在显著差异，这种方法容易导致源域特有的数据分布信息丢失，从而影响模型的泛化能力。此外，如何减少同一领域训练样本之间的风险差异，以及如何平衡多个分类器的预测输出以适应目标域的数据分布，仍然是领域泛化面临的重要挑战。

为了解决上述问题，本文提出了一种多领域弱耦合领域泛化网络（Multi-Domain Weakly Decoupled Domain Generalization, MWDG），用于在未知操作条件下进行故障诊断。该方法通过引入特征弱耦合机制和分类器弱耦合机制，分别从数据分布和预测输出两个层面提升模型的适应能力。特征弱耦合机制通过使用多个分类器，并在训练过程中引入样本方差作为惩罚项，以降低同一训练领域样本之间的风险差异，从而减少模型对领域内极端分布变化的敏感性。分类器弱耦合机制则通过最小化源域分类器预测输出之间的差异，利用回归评估指标如均方误差（MSE）来降低领域间风险差异，从而增强模型对领域间分布变化和协变量变化的鲁棒性。

在实际工业应用中，多源数据的获取往往更加容易，因此多源领域泛化（Multi-Source Domain Generalization, MSDG）成为研究的重点。现有的一些MSDG方法在学习领域不变特征时，通常假设所有源域之间存在强相关性，而忽略了实际中可能存在的弱耦合关系。这种假设在面对复杂多变的工业场景时，可能限制了方法的有效性。因此，本文提出的MWDG方法在设计时充分考虑了源域之间的弱耦合特性，通过引入多分类器机制和特征方差惩罚项，实现了对源域特有信息的保留，同时增强了模型对未知目标域的适应能力。

在方法实现方面，MWDG网络架构如图2所示，其核心思想是通过多分类器的协同工作，分别从特征层面和预测层面进行弱耦合处理。具体而言，特征弱耦合机制通过引入多个分类器对同一数据进行处理，使得模型能够学习到不同源域之间的差异性特征，同时避免对某一特定源域的过度依赖。在训练过程中，样本方差被作为惩罚项加入损失函数，以降低同一训练领域内样本之间的风险差异，从而提升模型的稳定性。分类器弱耦合机制则通过优化分类器之间的预测输出差异，利用回归评估指标如MSE，使得模型在不同源域之间能够更好地共享信息，减少领域间风险差异，提高对领域间分布变化和协变量变化的鲁棒性。

在理论分析方面，本文探讨了多领域弱耦合机制如何转化为最小化优化问题，并通过实验验证了该方法的有效性。实验部分在三个不同的数据集上进行了广泛测试，包括JNU、BJTU和Ottawa数据集。这些数据集涵盖了多种不同的操作环境和设备状态，为评估MWDG方法在未知操作条件下的泛化能力提供了良好的实验基础。实验结果表明，MWDG方法在保持源域特有信息的同时，能够有效适应目标域的数据分布，相较于现有的领域泛化方法，其在故障分类准确性和模型鲁棒性方面均表现出更优的性能。

此外，本文还对现有的一些领域泛化方法进行了比较分析，如Qian等人提出的基于决策边界的领域泛化框架、Dong等人设计的特征空间定位方法、Guo等人开发的两阶段领域自适应方法、Jia等人提出的动态平衡双原型网络等。这些方法虽然在一定程度上解决了领域偏移问题，但在处理多源数据时，往往忽略了源域之间的弱耦合关系，导致模型在面对复杂工业场景时泛化能力受限。相比之下，MWDG方法通过引入多分类器机制和特征方差惩罚项，有效保留了源域的特有信息，同时增强了模型对未知目标域的适应能力。

在实验分析中，本文不仅评估了MWDG方法在故障分类任务中的表现，还对其在不同操作条件下的鲁棒性进行了深入探讨。通过对比实验，MWDG方法在多个数据集上的测试结果均优于现有的领域泛化方法，尤其是在面对领域间分布变化和协变量变化时，表现出更强的适应能力。这表明，MWDG方法在提升模型泛化能力的同时，也能够在实际工业应用中提供更稳定的诊断结果。

综上所述，本文提出了一种基于多领域弱耦合机制的领域泛化网络（MWDG），用于在未知操作条件下进行故障诊断。该方法通过引入多个分类器和样本方差惩罚项，分别从特征和预测输出两个层面提升了模型的适应能力。实验结果表明，MWDG方法在多个数据集上的测试表现优异，能够有效解决多源数据下的领域偏移问题，为实际工业环境中的故障诊断提供了新的思路和方法。未来的研究方向可能包括进一步优化分类器之间的协同机制，探索更高效的特征方差惩罚项设计，以及在更大规模和更多样化的数据集上验证该方法的广泛适用性。