高被引论文推荐|保证数据隐私的装备协同智能故障诊断联邦迁移学习方法

保证数据隐私的设备协同智能故障诊断

联邦迁徙进修办法

机器工程学报 高被引论文保举

引用

李响, 付春霖, 雷亚国, 李乃鹏, 杨彬. 保证数据隐私的设备协同智能故障诊断联邦迁徙进修办法[J]. 机器工程学报, 2023, 59(6): 1-9.

LI Xiang, FU Chunlin, LEI Yaguo, LI Naipeng, YANG Bin. Federated Transfer Learning Method for Privacy-preserving Collaborative Intelligent Machinery Fault Diagnostics[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2023, 59(6): 1-9.

年夜数据驱动的机器设备智能故障诊断办法在近年来取得了明显的结果，当前优越的诊断后果主要依附于年夜量有标注的状况监测数据以中心化的方式训练模子，然而在现实工程问题中，单一用户每每难以网络充分的高质量训练数据，是以智能诊断办法的现实利用仍存在伟大艰苦。在工业界，多个用户每每拥有类似的机器设备与各自网络的监测数据，是以结合多用户协同进行故障诊断建模可以或许优越办理数据稀缺问题。然而，数据隐私性至关紧张，分歧用户每每不肯将私稀有据与其它用户共享，给协同建模带来伟大挑战。

00

前言

近年来，年夜数据驱动的机器设备智能故障诊断办法取得了明显的结果，故障诊断精确率到达了较高的程度，在智能制作范畴加强了设备服役靠得住性，晋升了事情平安性，并低落了维护本钱。当前，年夜部门智能故障诊断办法通常必要充分的高质 量设备状况监测数据用于训练模子。然而在现实工程中，标注精确的设备在多种康健状况下的监测数据每每难以获取，构建数据集本钱昂扬，是以单一用户通常很难自力树立年夜数据驱动的故障诊断模子，这给智能办法的工程利用带来了伟大艰苦。

为相识决保证数据隐私的多用户协同建模问题，联邦进修办法近年来被胜利提出。仅经由过程模子及常识的通报，联邦进修办法可以隐式集中多用户散布式数据信息，同时严厉保证各个用户当地私稀有据不被其他用户及中间服务器拜访，形成保证数据隐私的协同建模框架，如图 1 所示。

深度神经收集今朝是较流行的智能故障诊断模子，在具有较高模子容量的同时深度模子的参数目伟大，给模子在多用户间传输带来艰苦。同时， 当前联邦进修办法广泛假设所有效户使用雷同模 型或采纳雷同模子布局，该假设低落了联邦进修的机动性，给分歧用户树立基于当地数据的定制化模子带来挑战。另外，作为联邦进修框架常用的信息治理枢纽，中间服务器的使用会明显进步数据隐私泄露的可能性，也会增长体系单点失效的风险。

针对以上所述当前研讨存在的问题，本文提出了保证数据隐私的设备协同智能故障诊断联邦迁徙 进修办法FedTL。该办法面向多用户协同构建智能故障诊断模子问题，采纳点对点的方式传输各个用 户信息。分歧的用户可以采纳分歧的深度神经收集模 型布局，晋升了模子选择的机动性。提出软标签信息传输办法，源域用户在当地同时采纳私有及共享数据训练个别定制化的模子，在每轮迭代中源域 用户向目的域用户传输共享数据高档特性信息，目的域用户以动态评估及分数加权的方式构建当地模子，并基于熵最小化原则完成故障诊断模子跨用户当地自顺应，实现保证数据隐私的变工况迁徙诊断。

01

实验办法

故障诊断联邦迁徙进修办法FedTL整体框架

提出办法整体执行流程如下：

步调一：初始化分歧源域及目的域用户当地深度神经收集模子布局及参数；

步调二：在每轮训练中，每个源域用户自力使用当地有标注的私有及共享数据训练模子；

步调三：计算共享数据在分歧源域用户模子的高层表征并传输到目的域用户；

步调四：目的域用户基于分歧源域用户信息构建损失函数，计算归一化影响指标，并优化当地模子；

步调五：假如到达最年夜训练轮数则对目的域用户模子进行测试，假如没到达最年夜训练轮数则返回步调二。

所提办法整体流程如下所示。

02

故障诊断实验研讨

NO.1

故障诊断数据集

为验证本文所提出的联邦迁徙进修协同故障诊断办法，采纳两个滚动轴承状况监测振动旌旗灯号数据集进行验证，具体信息如表1所示。

数据集A从某高铁列车走行部轴承实验台上采集。该体系包含电机、支持轴承、转子等。经由过程机加工的方式在支持轴承上注入内圈故障、外圈故障、 滚动体故障，针对统一地位的故障同时斟酌轻度及重度故障水平。轴承座上安装振动传感器采集轴承 分歧康健状况下的振动旌旗灯号，电机转速分离设置为1 590 r/min、1 770 r/min、1 950 r/min，采集光阴序列数据并预备年夜量样本，样本维度为1 024。

数据集B由美国凯斯西储年夜学轴承试验室提供，与数据集A类似，斟酌三种故障地位即内圈、 外圈和滚动体，每种故障地位斟酌轻度和重度两种故障水平。轴承振动旌旗灯号采集于四种转速工况，即 1 730 r/min、1 750 r/min、1 772 r/min和1 797 r/min。在每种工况下采集光阴序列监测数据并预备样本， 样本维度为1 024。

NO.2

联邦进修故障诊断义务及设置

基于以上两个数据集，模拟多用户协同故障诊断义务，具体信息如表2所示。

03

实验成果

展现了本文所提办法与多种对照办法在分歧多用户协同故障诊断义务中的精确率。试验成果注解所提FedTL办法在分歧诊断义务中测试精确率广泛在90%以上，验证了所提办法的有用性。Local办法在各个义务中后果较差，诊断精确率一样平常不敷50%，这是由于Local办法仅应用各个用户当地有标注的私稀有据进行模子训练。如表 2所示，本文斟酌各用户当地有标注的私稀有据仅包括部门故障模式，是以Local办法无法对当地未知的故障模式进行诊断，因而测试精确率较低。FedAvg办法协同应用了多用户当地有标注的私稀有据训练模子，是以诊断精确率较Local办法有显著晋升，然而本文主要研讨各用户工况分歧的现实场景，FedAvg办法没有采纳迁徙进修技术补充变工况带来的数据误差问题，因而测试精确率依然不高。Central办法集成了各用户当地私稀有据进行中心化模子训练，建模后果广泛优于散布式建模的FedAvg办法，然而Central办法依然没有斟酌各用户数据误差问题，是以诊断精确率广泛在80%以下。

04

结论

针对机器设备多用户协同智能故障诊断问题，提出保证数据隐私的联邦迁徙进修办法，构建了各用户私稀有据不出当地的结合建模框架，实现跨工况自顺应协同故障诊断。所提办法经由过程应用共享数据特性及软标签信息通报算法，实现对各用户私稀有据诊断常识的有用流传，进一步加强了数据平安性与信息通报机动性，便于工程现实利用。相比于当前流行的基于中间服务器的联邦进修办法，所提办法采纳各用户点对点信息传输方式，明显低落了体系单点失效风险，各用户可以依据利用情况的需求选用分歧的智能故障诊断深度神经收集模子布局与参数并采纳分歧的信息传输策略，晋升了诊断模子多样性与办法的机动性。所提办法斟酌多用户设备工况分歧场景，经由过程对多源域用户信息加权优化及应用熵最小化原理，实现无需源域数据的故障诊断模子当地自顺应迁徙，加强了模子在变工况下的普适性。

05

远景与利用

提出保证数据隐私的设备协同智能故障诊断办法，有望攻克工程问题中多用户在私稀有据不出当地的环境下协同树立智能故障诊断模子的难题，实现单一用户数据不敷及多用户数据散布存在明显差别场景下的智能故障诊断模子，可以用于各种散布式服役设备的协同状况监测与故障诊断，保证设备平安靠得住服役。

06

主创作者团队主要研讨偏向

研讨偏向一：机器体系动态建模

该偏向经由过程树立动力学、唯象、数字孪生等模子，对机器体系的动态特征进行阐发，研讨机器体系在表里激励下的动力学行动以及模子参数、故障类型等各类因素对体系相应特征的影响。

研讨偏向二：机器旌旗灯号处置与阐发

机器故障特性提取如同“沙里淘金”，旌旗灯号处置是提取故障特性的“一把利器”。该偏向主要研讨降噪或者用噪等先进旌旗灯号处置办法与技术，揭示表征机器运行康健状态的敏感信息，树立特点监测与诊断指标，从而实现机器故障微弱特性的加强与提取。

研讨偏向三：年夜数据下智能故障诊断

该偏向主要研讨软计算、机械进修等人工智能算法，经由过程树立智能诊断模子，自顺应解析机器旌旗灯号蕴含的繁杂布局信息，摸索年夜数据中潜在的故障演化纪律，实现机器故障的智能辨认。

研讨偏向四：机器设备残剩寿命猜测

该偏向主要研讨基于阑珊模子和数据驱动的数模联动残剩寿命猜测理论与办法，实现风电机组、航空动员机、工程机器等症结零部件的残剩寿命猜测，为其猜测性维修提供技术支撑。

研讨偏向五：机器设备康健维护决议计划

该偏向主要研讨残剩寿命猜测驱动下基于数学规划模子与启迪式优化算法的维修决议计划理论与技术，经由过程构建并优化机器设备运维模子，制订最佳维修治理计划，低落运维本钱与故障率。

面向需求、服务工程：智能运维软硬件体系及平台研发

开发基于LabVIEW和Web的在线康健监测、故障诊断和智能运维软硬件体系及平台，对机器、运载、能源、冶金、石化、国防等行业的机器设备进行长途及时监测、趋向预告、智能诊断、寿命猜测、维护决议计划，实现基于设备运行状况的猜测性维护决议计划。

试验室一览

繁杂传动体系加快寿命综合试验台

滚动轴承加快寿命试验台

制冷机靠得住性测试平台

锥齿轮箱加快全寿命试验台

风电主传动链故障模拟试验台

高铁转向架故障模拟试验台

团队成员

07

近两年团队颁发文章

[1]雷亚国, 许学方, 蔡潇, 李乃鹏, 孔德同, 张勇铭. 面向机器设备康健监测的数据质量保障办法研讨 [J]. 机器工程学报, 2021, 57(4): 1-9.

[2]Xiang Li, Yixiao Xu, Naipeng Li, Bin Yang, and Yaguo Lei. Remaining useful life prediction with partial sensor malfunctions using deep adversarial networks[J]. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022.

[3]李乃鹏, 蔡潇, 雷亚国, 徐鹏程, 王文廷, 王彪. 一种交融多传感器数据的数模联念头械残剩寿命猜测办法[J]. 机器工程学报, 2021, 57(20): 29-37,46.

[4]Bin Yang, Songci Xu, Yaguo Lei, Chi-Guhn Lee, Edward Stewart, Clive Roberts. Multi-source transfer learning network to complement knowledge for intelligent diagnosis of machines with unseen faults[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 162: 108095.

[5]Bin Yang, Yaguo Lei, Songci Xu, Chi-Guhn Lee. An optimal transport-embedded similarity measure for diagnostic knowledge transferability analytics across machines[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2022, 69(7): 7372-7382.

[6]Saibo Xing, Yaguo Lei, Bin Yang, Na Lu. Adaptive knowledge transfer by continual weighted updating of filter kernels for few-shot fault diagnosis of machines[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2022, 69(2): 1968-1976.

[7]Bin Yang, Chi-Guhn Lee, Yaguo Lei, Naipeng Li, Na Lu. Deep partial transfer learning network: A method to selectively transfer diagnostic knowledge across related machines[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2021, 156: 107618.

[8]Naipeng Li, Nagi Gebraeel, Yaguo Lei, Xiaolei Fang, Xiao Cai, Tao Yan. Remaining useful life prediction based on a multi-sensor data fusion model [J]. Reliability Engineering & System Safety, 2021, 208: 107249.

[9]Naipeng Li, Yaguo Lei, Nagi Gebraeel, Zhijian Wang, Xiao Cai, Pengcheng Xu, Biao Wang. Remaining useful life prediction based on a multi-sensor data fusion model [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021, 68(11): 11482-11491.

[10]Yaguo Lei, Bin Yang, Xinwei Jiang, Feng Jia, Naipeng Li, Asoke K. Nandi. Applications of machine learning to machine fault diagnosis: A review and roadmap [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 138: 106587.

08

主创团队

INTRODUCE

雷亚国

西安交通年夜学

雷亚国， 西安交通年夜学二级传授、博士生导师、机器工程学院常务副院长、国度杰青、美国机器工程师协会会士（ASME Fellow）、英国工程技术学会会士（IET Fellow）、国际工程资产治理协会会士（ISEAM Fellow）、科睿唯平安球高被引科学家（2019-至今）、国度重点研发项目首席科学家（2项）、陕西省科技立异团队带头人、“三秦学者”全国一流立异团队带头人。担任中国主动化学会技术进程的故障诊断与平安性专业委员会副主任委员、中国振动工程学会理事、中国机器工程学会工业年夜数据与智能体系分会副主任委员以及IEEE Transactions on Industrial Electronics、Mechanical Systems and Signal Processing等本事域有名期刊副主编。历久从事机器体系建模与动态旌旗灯号处置、年夜数据智能故障诊断与寿命猜测、机器状况康健监测与智能维护等方面的研讨事情。主持国度重点研发方案、国度天然科学基金等国度级项目20余项。研发的智能诊断体系在智能制作、能源电力、交通运输等范畴获得普遍利用。曾获国度技术创造二等奖、中国青年科技奖、教育部天然科学一等奖、教育部青年科学奖、陕西省天然科学一等奖等 。

INTRODUCE

李响

西安交通年夜学

李响，西安交通年夜学机器工程学院副传授、特聘研讨员，博导，英国工程技术学会会士（IET Fellow），主要研讨偏向为工业人工智能、设备智能运维、机械视觉、神经形态计算、工业年夜数据等，主持国度重点研发方案项目课题、国度天然科学基金等项目，介入订定国度尺度3项，研讨结果在智能制作、轨道交通、航空航天等范畴得到工程利用，担任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Expert Systems with Applications副主编，《机器工程学报》、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics首届青年编委，颁发高程度学术论文60余篇，包含ESI高被引论文21篇，ESI热门论文7篇，谷歌学术引用8400次以上，H指数41，出书英文学术专著1部，入选科睿唯平安球高被引科学家、斯坦福年夜学与Elsevier结合宣布的环球前2%顶尖科学家终身榜单、陕西省高条理人才引进方案。小我主页: http://lixiang.gr.xjtu.edu.cn

作 者：雷亚国

责任编纂：杜蔚杰

责任校对：张 强

审 核：张 强

JME学院简介

JME学院是由《机器工程学报》编纂部2018年创立，以存眷、陪同青年学者发展为主旨，尽力摸索学术流传服务新模式。首任院长是中国机器工程学会监事会监事长、《机器工程学报》中英文两刊主编宋天虎。

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