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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

时间: 2024-06-30 01:16:46 | 作者: 爱游戏app最新官网登录

李响, 付春霖, 雷亚国, 李乃鹏, 杨彬. 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[J]. 机械工程学报, 2023, 59(6): 1-9.

大数据驱动的机械装备智能故障诊断方法在近年来取得了显著的成果，当前良好的诊断效果主要依赖于大量有标注的状态监测数据以中心化的方式训练模型，然而在实际工程问题中，单一用户往往难以收集充足的高质量训练数据，因此智能诊断方法的实际应用仍存在巨大困难。在工业界，多个用户往往拥有相似的机械装备与各自收集的监测数据，因此联合多用户协同进行故障诊断建模能够良好解决数据稀缺问题。然而，数据隐私性至关重要，不同用户往往不愿将私有数据与其它用户共享，给协同建模带来非常大挑战。

近年来，大数据驱动的机械装备智能故障诊断方法取得了显著的成果，故障诊断准确率达到了较高的水平，在智能制造领域增强了装备服役可靠性，提升了工作安全性，并降低了维护成本。当前，大部分智能故障诊断方法常常要充足的高质量装备状态监测数据用于训练模型。然而在实际工程中，标注准确的装备在多种健康状态下的监测数据往往难以获取，构建数据集成本高昂，因此单一用户通常很难独立建立大数据驱动的故障诊断模型，这给智能方法的工程应用带来了巨大困难。

为了解决保证数据隐私的多用户协同建模问题，联邦学习方法近年来被成功提出。仅通过模型及知识的传递，联邦学习办法能够隐式集中多用户分布式数据信息，同时严格保证各个用户本地私有数据不被其他用户及中央服务器访问，形成保证数据隐私的协同建模框架，如图 1 所示。

深度神经网络目前是较流行的智能故障诊断模型，在具有较高模型容量的同时深度模型的参数量巨大，给模型在多用户间传输带来困难。同时，当前联邦学习方法普遍假设全用户使用相同模型或采用相同模型结构，该假设降低了联邦学习的灵活性，给不同用户建立基于本地数据的定制化模型带来挑战。另外，作为联邦学习框架常用的信息管理枢纽，中央服务器的使用会明显提高数据隐私泄露的可能性，也会增加系统单点失效的风险。

针对以上所述当前研究存在的问题，本文提出了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FedTL。该方法面向多用户协同构建智能故障诊断模型问题，采用点对点的方式传输各个用户信息。不同的用户可以采用不同的深度神经网络模型结构，提升了模型选择的灵活性。提出软标签信息传输方法，源域用户在本地同时采用私有及共享数据训练个体定制化的模型，在每轮迭代中源域用户向目标域用户传输共享数据高级特征信息，目标域用户以动态评估及分数加权的方式构建本地模型，并基于熵最小化原则完成故障诊断模型跨用户本地自适应，实现保证数据隐私的变工况迁移诊断。

步骤二：在每轮训练中，每个源域用户独立使用本地有标注的私有及共享数据训练模型；

步骤四：目标域用户基于不同源域用户个人信息构建损失函数，计算归一化影响指标，并优化本地模型；

步骤五：如果达到最大训练轮数则对目标域用户模型进行测试，如果没达到最大训练轮数则返回步骤二。

为验证本文所提出的联邦迁移学习协同故障诊断方法，采用两个滚动轴承状态监测振动信号数据集进行验证，详细信息如表1所示。

数据集A从某高铁列车走行部轴承试验台上采集。该系统包括电机、支撑轴承、转子等。通过机加工的方式在支撑轴承上注入内圈故障、外圈故障、滚动体故障，针对同一位置的故障同时考虑轻度及重度故障程度。轴承座上安装振动传感器采集轴承不同健康状态下的振动信号，电机转速分别设置为1 590 r/min、1 770 r/min、1 950 r/min，采集时间序列数据并准备大量样本，样本维度为1 024。

数据集B由美国凯斯西储大学轴承实验室提供，与数据集A相似，考虑三种故障位置即内圈、外圈和滚动体，每种故障位置考虑轻度和重度两种故障程度。轴承振动信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。在每种工况下采集时间序列监测数据并准备样本，样本维度为1 024。

展示了本文所提方法与多种对比方法在不同多用户协同故障诊断任务中的准确率。实验结果表明所提FedTL方法在不同诊断任务中测试准确率普遍在90%以上，验证了所提方法的有效性。Local方法在各个任务中效果较差，诊断准确率一般不足50%，这是因为Local方法仅利用各个用户本地有标注的私有数据进行模型训练。如表 2所示，本文考虑各用户本地有标注的私有数据仅包含部分故障模式，因此Local方法无法对本地未知的故障模式进行诊断，因而测试准确率较低。FedAvg方法协同利用了多用户本地有标注的私有数据训练模型，因此诊断准确率较Local方法有明显提升，然而本文主要研究各用户工况不同的实际场景，FedAvg方法没有采用迁移学习技术弥补变工况带来的数据偏差问题，因而测试准确率依然不高。Central方法集成了各用户本地私有数据进行中心化模型训练，建模效果普遍优于分布式建模的FedAvg方法，然而Central方法依然没有考虑各用户数据偏差问题，因此诊断准确率普遍在80%以下。

针对机械装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移学习方法，构建了各用户私有数据不出本地的联合建模框架，实现跨工况自适应协同故障诊断。所提方法通过利用共享数据特征及软标签信息传递算法，实现对各用户私有数据诊断知识的有效传播，进一步增强了数据安全性与信息传递灵活性，便于工程实际应用。相比于当前流行的基于中央服务器的联邦学习方法，所提方法采用各用户点对点信息传输方式，显著降低了系统单点失效风险，各用户都能够根据应用环境的需求选用不同的智能故障诊断深度神经网络模型结构与参数并采用不一样的信息传输策略，提升了诊断模型多样性与方法的灵活性。所提方法考虑多用户装备工况不同场景，通过对多源域用户个人信息加权优化及利用熵最小化原理，实现无需源域数据的故障诊断模型本地自适应迁移，增强了模型在变工况下的普适性。

提出保证数据隐私的装备协同智能故障诊断方法，有望攻克工程问题中多用户在私有数据不出本地的情况下协同建立智能故障诊断模型的难题，实现单一用户数据不足及多用户数据分布存在非常明显差异场景下的智能故障诊断模型，能够适用于各类分布式服役装备的协同状态监测与故障诊断，保证装备安全可靠服役。

该方向通过建立动力学、唯象、数字孪生等模型，对机械系统的动态特性做多元化的分析，研究机械系统在内外激励下的动力学行为以及模型参数、故障类型等各种各样的因素对系统响应特性的影响。

机械故障特征提取犹如“沙里淘金”，信号处理是提取故障特征的“一把利器”。该方向主要研究降噪或者用噪等先进信号处理方法与技术，揭示表征机械运行健康情况的敏感信息，建立特色监测与诊断指标，以此来实现机械故障微弱特征的增强与提取。

该方向主要研究软计算、机器学习等AI算法，通过建立智能诊断模型，自适应解析机械信号蕴含的复杂结构信息，探索大数据中潜在的故障演化规律，实现机械故障的智能识别。

该方向主要研究基于衰退模型和数据驱动的数模联动剩余寿命预测理论与方法，实现风电机组、航空发动机、工程机械等关键零部件的剩余寿命预测，为其预测性维修提供技术支持。

该方向主要研究剩余寿命预测驱动下基于数学规划模型与启发式优化算法的维修决策理论与技术，通过构建并优化机械装备运维模型，制订最佳维修管理方案，降低运维成本与故障率。

开发基于LabVIEW和Web的在线健康监测、故障诊断和智能运维软硬件系统及平台，对机械、运载、能源、冶金、石化、国防等行业的机械装备进行远程实时监测、趋势预报、智能诊断、寿命预测、维护决策，实现基于装备运作时的状态的预测性维护决策。

[1]雷亚国, 许学方, 蔡潇, 李乃鹏, 孔德同, 张勇铭. 面向机械装备健康监测的数据质量保障方法研究 [J]. 机械工程学报, 2021, 57(4): 1-9.

[3]李乃鹏, 蔡潇, 雷亚国, 徐鹏程, 王文廷, 王彪. 一种融合多传感器数据的数模联动机械剩余寿命预测方法[J]. 机械工程学报, 2021, 57(20): 29-37,46.

雷亚国，西安交通大学二级教授、博士生导师、机械工程学院常务副院长、国家杰青、美国机械工程师协会会士（ASME Fellow）、英国工程技术学会会士（IET Fellow）、国际工程资产管理协会会士（ISEAM Fellow）、科睿唯安全球高被引科学家（2019-至今）、国家重点研发项目首席科学家（2项）、陕西省科学技术创新团队带头人、“三秦学者”全国一流创新团队带头人。担任中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会副主任委员、中国振动工程学会理事、中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任委员以及IEEE Transactions on Industrial Electronics、Mechanical Systems and Signal Processing等本领域著名期刊副主编。长期从事机械系统建模与动态信号处理、大数据智能故障诊断与寿命预测、机械状态健康监测与智能维护等方面的研究工作。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等国家级项目20余项。研发的智能诊断系统在人机一体化智能系统、能源电力、交通运输等领域得到普遍应用。曾获国家技术发明二等奖、中国青年科技奖、教育部自然科学一等奖、教育部青年科学奖、陕西省自然科学一等奖等。

李响，西安交通大学机械工程学院副教授、特聘研究员，博导，英国工程技术学会会士（IET Fellow），主要研究方向为工业人工智能、装备智能运维、机器视觉、神经形态计算、工业大数据等，主持国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金等项目，参与制定国家标准3项，研究成果在人机一体化智能系统、轨道交通、航空航天等领域获得工程应用，担任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Expert Systems with Applications副主编，《机械工程学报》、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics首届青年编委，发表高水平学术论文60余篇，包括ESI高被引论文21篇，ESI热点论文7篇，谷歌学术引用8400次以上，H指数41，出版英文学术专著1部，入选科睿唯安全球高被引科学家、斯坦福大学与Elsevier联合发布的全球前2%顶级科学家终身榜单、陕西省高层次人才引进计划。个人主页:

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