KMSA-Net跨域故障诊断网络

跨域诊断准

基于知识挖掘与语义感知，克服跨工况样本不足与分布差异，显著提升工业过程故障诊断性能。

Wang, Lei · 刘金海 · 张化光 · Zuo, Fengyuan

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2023

技术优势

能跨工况诊断

通过自相关与互相关知识挖掘和语义感知迁移，提取并约束不同工况间的判别特征，使模型在目标工况数据有限时仍能准确诊断。

适应样本稀缺

针对故障样本获取成本高的问题，该方法利用知识挖掘从现有工况中提取判别知识，减少对大量标注故障样本的依赖。

应用场景

• 工业过程监控：用跨工况诊断模型提升监测系统对未知工况故障的识别能力。
• 故障诊断系统：为诊断系统提供跨域知识迁移能力，减少对目标工况故障数据的依赖。
• 预测性维护：通过准确诊断早期故障，支持基于状态的维护决策，减少非计划停机。