Усули федеративии тунуксозии динамикии модел бо ҳифзи нуқсонҳои нодир, ки ба дониши муносибатҳо асос ёфтааст, чаҳорчӯбаи омӯзиши мошинӣ мебошад, ки ҳадаф дорад ташхиси муштаракро бидуни ҷамъ кардани маълумоти хоми мониторинг аз муҳаррикҳои гуногун дар як нуқтаи марказӣ анҷом диҳад, дониши намунаҳои камшумори нуқсонҳои нодирро ҳангоми муттаҳидсозии федеративӣ гум накунад ва модели ҳосилшударо то андозае хурд кунад, ки дар дастгоҳҳои канорӣ кор карда тавонад. Усул аз ҳар муштарии маҳаллӣ се навъи донишро истихроҷ мекунад: дониши фарқкунандаи баромад, муносибатҳои синф-прототип ва муносибатҳои ҳассос ба вуруд. Дар сервер бо ба назар гирифтани камёбии намунаҳо, эътимоднокии баромад ва парокандагии дохили синф ба дониши нуқсонҳои нодир вазн дода мешавад; сипас модели омӯзгори глобалӣ таҳти маҳдудиятҳои муносибатҳо ба модели донишҷӯи дарвозадор интиқол ёфта, каналҳои нолозим пахш карда мешаванд.

Дар сенарияи номувозинии якҷояшудаи маҷмӯаи додаҳои подшипники CWRU усул %84,9 дақиқии миёна, %84,0 Macro-F1 ва %80,0 OR14 recall ба даст овардааст. Дар ҳамон шароит нишондиҳандаҳои мувофиқи Fed-KD %74,7, %72,0 ва %58,0 мебошанд. Дар сенарияи нуқсони нодир бо модалияти пора-порашуда дар маҷмӯаи додаҳои бисёрмодалии муҳаррики HUST, усул ба %88,4 дақиқии миёна, %87,8 Macro-F1 ва %84,0 recall барои сутуни шикастаи ротор (BRB) расидааст. Дар шароити кори қаблан диданашудаи 30 Hz бошад, %84,3 дақиқии миёна, %83,5 Macro-F1 ва %78,0 BRB recall гузориш шудааст.

Фишурдани модел танҳо ҳамчун кам кардани параметрҳо татбиқ нашудааст. Дарвозаҳои омӯзишшавандаи шабакаи донишҷӯ якҷоя бо талафоти муносибатҳо омӯзонида шудаанд, ки каналҳои заруриро барои ҷудо кардани нуқсонҳои нодир нигоҳ медоранд. Дар санҷиши HUST модели ниҳоӣ бо 0,68 миллион параметр, 1,55 миллион FLOP, 2,31 ms вақти inference барои як намуна ва 596,4 MiB хотираи қуллавии inference гузориш шудааст. Бо ин вуҷуд, натиҷаҳо ба таҷрибаҳои назоратшавандаи non-IID бо се муштарӣ ва ду маҷмӯаи додаҳои оммавӣ тааллуқ доранд; барои федератсияи воқеии саноатии миқёси калон ҳанӯз далели мустақим намедиҳанд. Илова бар ин, дар маҳал нигоҳ доштани сигналҳои хом усулро “privacy-aware” мекунад, аммо чунон ки муаллифон ошкоро таъкид мекунанд, кафолати расмии махфият ба вуҷуд намеорад.

Заминаи муҳандисии масъала

Дар муҳаррикҳои саноатӣ нуқсонҳое мисли осеби подшипник, номувозинии ротор, номувофиқии меҳвар, сутуни шикастаи ротор, кӯтоҳпайвастии печ ва номувозинии шиддат метавонанд бевосита ба пайвастагии истеҳсолот ва хароҷоти нигоҳдорӣ таъсир расонанд. Аммо дар муҳити воқеии ташхиси бисёрстансиявӣ ҳамаи мошинҳо ҳаҷми якхелаи маълумот, сенсорҳои яксон ё тақсимоти якхелаи нуқсонҳоро надоранд. Дар баъзе истгоҳҳо баъзе нуқсонҳо умуман дида намешаванд, дар ҳоле ки дар муштарии дигар танҳо чанд сабти пурғавғои вобаста ба нуқсони нодир мавҷуд буда метавонад.

Ин шароит барои омӯзиши классикии федеративӣ душвор аст. Танҳо аз рӯи шумораи намунаҳо миёна кардани параметрҳо метавонад боис шавад, ки муштариёни дорои ҳаҷми зиёди маълумот ба модели глобалӣ бартарӣ диҳанд. Агар нуқсони нодир танҳо дар як муштарии хурд мавҷуд бошад, сарҳади қарории он нуқсон дар модели глобалӣ суст шуда метавонад. Аз тарафи дигар, нигоҳ доштани хусусиятҳои такроршаванда ё аз ҷониби синфҳои аксарият ҳукмроншуда аз ҳамаи муштариён низ метавонад ба андозаи нолозими модел оварда расонад.

Чаро Дониши Нуқсонҳои Нодир дар Омӯзиши Федеративӣ Гум Шуда Метавонад?

Вақте тақсимоти додаҳои маҳаллӣ дар омӯзиши федеративӣ non-IID мебошанд, муштариёне, ки маҷмӯаи додаҳои калон ва босифат доранд, метавонанд ба муттаҳидсозии глобалӣ таъсири бештар расонанд; намунаҳои нуқсонҳои нодир, ки танҳо дар шумораи ками муштариён мавҷуданд, метавонанд дар миёнагирӣ заиф шаванд. Ҳалли пешниҳодшуда дар ин кор он аст, ки саҳми муштарӣ на танҳо аз рӯи шумораи намунаҳо, балки дар сатҳи синф аз рӯи нодирӣ, эътимоднокии баромад ва парокандагии дохили синф вазндор карда шавад.

Чор марҳилаи чаҳорчӯбаи пешниҳодшуда

Дар саҳифаи 6-и манбаъ Шакли 1 усулро ҳамчун чаҳор раванди пайдарпай нишон медиҳад: истихроҷи дониши маҳаллӣ, ҳамгироии дониши федеративӣ, оптимизатсияи модели омӯзгори глобалӣ ва тунуксозии динамикии дарвозадори модели донишҷӯ.

Дар системаи федеративӣ шумораи муштариён бо \(K\), шумораи синфҳо бо \(C\), маҷмӯаи додаҳои муштарии \(k\) бо \(D_k\), маҷмӯаи калибровкаи нишонадори сервер бо \(D_a\), модели маҳаллӣ бо \(F_k\), омӯзгори глобалӣ бо \(F_G\) ва модели донишҷӯ бо \(F_S\) нишон дода мешаванд.

Пешгӯии асосии модели маҳаллӣ

Бигзор истихроҷкунандаи хусусияти муштарии \(k\) \(\phi_k(\cdot)\), таснифгари он \(g_k(\cdot)\) ва параметрҳояш \(\theta_k\) бошанд. Муодилаи (1)-и манбаъ:

\[ z_{k,i}=g_k\!\left(\phi_k(x_{k,i};\theta_k)\right), \qquad p_{k,i}=\operatorname{softmax}(z_{k,i}) \tag{1} \]

\(z_{k,i}\) логитҳои тасниф ва \(p_{k,i}\) эҳтимолҳои синфро ифода мекунанд. Ин модел дар додаҳои маҳаллӣ омӯзонида мешавад; сигнали хом ба сервер фиристода намешавад.

Талафоте, ки синфҳои нодирро дар маҳал мувозинат мекунад

Барои зиёд кардани таъсири синфҳои нодир дар омӯзиши маҳаллӣ кросс-энтропияи мувозинатшуда аз рӯи синф истифода мешавад:

\[ L_k^{ce} = -\frac{1}{n_k} \sum_{i=1}^{n_k} \gamma_{k,y_{k,i}} \log p_{k,i}^{(y_{k,i})} \tag{2} \]

\[ \gamma_{k,c} = \frac{(n_{k,c}+\varepsilon)^{-\eta}} {\sum_{j=1}^{C}(n_{k,j}+\varepsilon)^{-\eta}} \]

\(n_{k,c}\) шумораи намунаҳои муштарии \(k\) барои синфи \(c\) мебошад. \(\varepsilon\) аз тақсим ба сифр пешгирӣ мекунад; \(\eta\) бошад, шиддати ҷуброни синфи нодирро муайян мекунад. Дар таҷрибаҳо \(\eta=0.5\) ва \(\varepsilon=10^{-6}\) истифода шудаанд.

Дониши Муносибатҳои Бисёргранулярӣ Чист?

Дониши муносибатҳои бисёргранулярӣ дар ин кор дониши моделро на танҳо бо эҳтимолҳои ниҳоии синф, балки дар се сатҳи ҳамдигарро пуркунанда ифода мекунад: тақсимоти мулоимшудаи баромад сарҳадҳои қарорро, прототипҳои синф муносибатҳои сохтории байни нуқсонҳоро ва муносибатҳои ҳассос ба вуруд, ки ба градиент такя мекунанд, ҳассосиятро ба хусусиятҳои нуқсонҳои нодири заиф ё дар сарҳад бударо тавсиф мекунанд.

1. Дониши фарқкунандаи баромад

Ба ҷойи нишонаи сахти синф тақсимоти бо ҳарорати \(T\) мулоимшуда истифода мешавад:

\[ q^T_{k,i} = \operatorname{softmax} \left( \frac{z_{k,i}}{T} \right) \tag{3} \]

Дар таҷрибаҳо \(T=3\) аст. Азбаски эҳтимолҳои мулоим на танҳо синфи дуруст, балки монандии нисбии синфҳои дигарро низ дар бар мегиранд, онҳо махсусан ба интиқоли сарҳадҳои қарор барои намудҳои нуқсонҳои ба ҳам наздик кӯмак мекунанд.

2. Муносибати синф-прототип

Хусусияти амиқ бо \(h_{k,i}=\phi_k(x_{k,i};\theta_k)\) муайян мешавад. Прототипи як синф миёнаи хусусиятҳои нормалшуда аст:

\[ \pi_{k,c} = \frac{1}{n_{k,c}} \sum_{i:y_{k,i}=c} \frac{h_{k,i}} {\|h_{k,i}\|_2} \tag{4} \]

Муносибати байни ду синф бо монандии косинусӣ навишта мешавад:

\[ R^p_k(c,c') = \frac{\pi_{k,c}^{\top}\pi_{k,c'}} {\|\pi_{k,c}\|_2\|\pi_{k,c'}\|_2} \tag{5} \]

Ин матритса мекӯшад, масалан, наздикии ду нуқсони ҳалқаи берунаро дар фазои хусусиятҳо новобаста аз қарори ниҳоии синфии модел ҳифз кунад.

3. Муносибати ҳассос ба вуруд

Прототипи ҳассосияти як синф аз градиенти логити синфи мувофиқ нисбат ба хусусият ҳосил карда мешавад:

\[ s_{k,c} = \frac{1}{n_{k,c}} \sum_{i:y_{k,i}=c} \frac{\nabla_{h_{k,i}}z^{(c)}_{k,i}} {\|\nabla_{h_{k,i}}z^{(c)}_{k,i}\|_2} \tag{6} \]

Сипас муносибати ҳассосияти байни синфҳо:

\[ R^s_k(c,c') = \frac{s_{k,c}^{\top}s_{k,c'}} {\|s_{k,c}\|_2\|s_{k,c'}\|_2} \tag{7} \]

Ҳадафи ин қабат он аст, ки гум нашавад кадом каналҳои хусусият ба намунаҳои нуқсонҳои нодири дорои импулси заиф, SNR-и паст ё воқеъ дар сарҳади синф ҳассосанд. Дар саҳифаи 18 Шакли 8 нишон медиҳад, ки модели пурра барои намунаҳои OR14 посухҳои каналии ба нуқсони нодир ҳассостар ва устувортар тавлид мекунад.

Иртибот бидуни фиристодани додаҳои хом

Ҳар муштарӣ ба ҷойи сигнали хоми ларзиш ё акустикӣ посухҳои баромад, прототипҳо, ду матритсаи муносибат ва омори синфро мефиристад. Манбаъ бори иртиботиро чунин медиҳад:

\[ B_{\mathrm{rel}} = b\left( N_aC+Cd+2C^2+3C \right) \]

Барои интиқоли классикии федеративии ба параметр асосёфта:

\[ B_{\mathrm{param}}=b|\theta| \]

истифода мешавад. \(b\) андозаи байтии як қимати нуқтаи шинокунанда, \(N_a\) шумораи намунаҳои калибровка ва \(d\) андозаи прототип мебошад. Ин муқоиса нишон медиҳад, ки дескрипторҳо дар бисёр ҳолатҳо метавонанд аз параметрҳои модели пурра хурдтар бошанд; аммо бурди воқеии иртиботӣ аз \(N_a\), \(C\), \(d\) ва андозаи модел вобаста аст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Вазнгузории Федеративии Ҳассос ба Нуқсони Нодир Чӣ Гуна Кор Мекунад?

Сервер саҳми ҳар ҷуфти муштарӣ-синфро бо се тағйирёбанда арзёбӣ мекунад: синф то чӣ андоза нодир аст, баромади модел то чӣ андоза эътимоднок аст ва хусусиятҳои мутааллиқ ба ҳамон синф то чӣ андоза парокандаанд. Вазни дониши синфи нодири боэътимод, вале камнамуна зиёд карда мешавад; эътимоднокии паст ё парокандагии баланд бошад, аз аз ҳад калон шудани саҳм пешгирӣ мекунад.

Эътимоднокии баромад

Эътимоднокии дониш барои синфи \(c\) дар манбаъ чунин муайян мешавад:

\[ \rho_{k,c} = 1- \frac{1} {n_{k,c}\log C} \sum_{i:y_{k,i}=c} H(q^T_{k,i}) \tag{8} \]

Агар энтропия паст бошад, тақсимоти баромад устувортар мешавад ва \(\rho_{k,c}\) боло меравад.

Парокандагии дохили синф

\[ d_{k,c} = \frac{1}{n_{k,c}} \sum_{i:y_{k,i}=c} \left\| \frac{h_{k,i}}{\|h_{k,i}\|_2} - \pi_{k,c} \right\|_2^2 \tag{9} \]

\(d_{k,c}\)-и калон нишон медиҳад, ки хусусиятҳои як синф атрофи прототип бештар пароканда шудаанд.

Вазни федеративӣ дар сатҳи синф

Манбаъ дар Муодилаи (10) вазнро бо сохтори зерин медиҳад:

\[ \alpha_{k,c} = \frac{ \exp\!\left( \beta_r r_{k,c} + \beta_\rho \rho_{k,c} - \beta_d d_{k,c} \right)} { \sum_{j\in K_c} \exp\!\left( \beta_r r_{j,c} + \beta_\rho \rho_{j,c} - \beta_d d_{j,c} \right)} \tag{10} \]

\[ r_{k,c} = \frac{1}{\log(e+n_{k,c})} \]

Дар ин ҷо \(r_{k,c}\) камёбии синфро ифода мекунад. Танзими интихобшудаи кор \((\beta_r,\beta_\rho,\beta_d)=(1.0,1.0,0.5)\) аст. Дар намоиши формулаи манбаъ коэффициентҳои аввал дар як ҷой ҳамчун \(\beta_1,\beta_2,\beta_3\) чоп шудаанд, дар шарҳ ва таҷрибаҳои баъдӣ бошад \(\beta_r,\beta_\rho,\beta_d\) истифода шудаанд; дар ин ҷо бидуни тағйири маънои илмӣ номгузории дуюм, ки бо таҷрибаҳо мувофиқ аст, истифода шуда, фарқи нотацияи манбаъ дар ёддошти библиографӣ нишон дода шудааст.

Муттаҳидсозии глобалии муносибатҳо

Сервер прототипҳои синф ва ду матритсаи муносибатро ба таври вазндор муттаҳид мекунад:

\[ \pi_c = \sum_{k\in K_c} \alpha_{k,c}\pi_{k,c} \tag{11a} \]

\[ R^p(c,c') = \sum_{k\in K_{c,c'}} \alpha_{k,c,c'}R^p_k(c,c'), \qquad R^s(c,c') = \sum_{k\in K_{c,c'}} \alpha_{k,c,c'}R^s_k(c,c') \tag{11b} \]

Оптимизатсияи омӯзгори глобалӣ

Модели омӯзгор на танҳо бо талафоти тасниф, балки бо нигоҳдории ҳамзамони муносибатҳои баромад, прототип ва ҳассосият омӯзонида мешавад:

\[ L_G = L^{ce}_0 + \lambda_oT^2 KL(\bar q^T\|q_G^T) + \lambda_p \|R_G^p-R^p\|_F^2 + \lambda_s \|R_G^s-R^s\|_F^2 \tag{12} \]

\[ \theta_G^{t+1} = \theta_G^t - \eta_G\nabla_{\theta_G}L_G \]

\(L_0^{ce}\) талафоти назоратшавандаест, ки дар маҷмӯаи нишонадори anchor/калибровкаи сервер ҳисоб карда мешавад. Тибқи манбаъ, агар додаи нишонадори anchor мавҷуд набошад, ин ҳад метавонад хориҷ шавад ва омӯзгор танҳо аз дистилятсия ва маҳдудиятҳои муносибат навсозӣ шавад.

Тунуксозии Динамикии Дарвозадор Чӣ Гуна Мекӯшад Нуқсонҳои Нодирро Ҳифз Кунад?

Дар шабакаи донишҷӯ ба ҳар канали хусусият дарвозаи омӯзишшаванда таъин карда мешавад. Ҷаримаи камёбӣ каналҳои камсаҳмро ба сӯи сифр тела медиҳад, дар ҳоле ки талафоти баромад, синф-прототип ва муносибати ҳассосият каналҳои заруриро барои ҷудокунии нуқсонҳои нодир нигоҳ медоранд; маҷмӯаи ниҳоии каналҳо инчунин бояд таҳаммулҳои дақиқии умумӣ ва recall-и нуқсони нодирро гузарад.

Дарвозаҳои каналии омӯзишшаванда

\[ m_l=\sigma(a_l), \qquad \tilde h_{S,l}=m_l\odot h_{S,l} \tag{13} \]

\(a_l\) параметри дарвозаи омӯхташаванда, \(\sigma\) функсияи sigmoid ва \(m_l\) дараҷаи нигоҳдории канал аст. \(m_l\)-и хурд нишон медиҳад, ки саҳми канал ба ташхиси муносибат-нигоҳдоранда кам аст.

Талафоти модели донишҷӯ

\[ \begin{aligned} L_S ={}& L_S^{ce} + \mu_oT^2KL(q_G^T\|q_S^T) + \mu_p\|R_G^p-R_S^p\|_F^2 \\ &+ \mu_s\|R_G^s-R_S^s\|_F^2 + \mu_g\sum_l\|m_l\|_1 + \mu_b\sum_l\|m_l(1-m_l)\|_1 \end{aligned} \tag{14} \]

Дар таҷрибаҳо \(\mu_o=1.0\), \(\mu_p=\mu_s=0.5\), \(\mu_g=10^{-4}\) ва \(\mu_b=10^{-3}\) истифода шудаанд. Ду ҳади охир барои камсохт кардани каналҳо ва наздик кардани дарвозаҳо ба 0 ё 1 ба ҷойи қиматҳои мобайнии номуайян пешбинӣ шудаанд.

Остонаи интихоби канал

\[ M_S^* = \left\{ j\mid \bar m_{l,j}\ge\xi,\ j\in M_S \right\} \tag{15} \]

Остонаи ибтидоии нигоҳдорӣ \(\xi=0.5\) аст. Агар шарти ҳифзи иҷро қонеъ нашавад, остона 0,05 кам карда шуда, донишҷӯ дубора fine-tune мешавад.

Шарте, ки фишурдани аз ҳад зиёдро пешгирӣ мекунад

\[ Acc(F_S^*) \ge Acc(F_G)-\delta_a \]

\[ Rec_{\mathrm{rare}}(F_S^*) \ge Rec_{\mathrm{rare}}(F_G)-\delta_r \tag{16} \]

Ин меъёр танҳо дар марҳилаи офлайнии интихоби модел ва тунуксозӣ истифода мешавад. Дар inference-и онлайнии дастгоҳи канорӣ нишонаи нуқсони нодир лозим нест.

Меъмории таҷриба ва параметрҳои омӯзиш

Маҷмӯаи додаҳои CWRU ва номувозинии якҷояшуда

Дар таҷрибаи CWRU додаҳо бо бори 1 HP, суръати гардиши 1797 r/min ва басомади намунагирии 48 kHz интихоб шудаанд. Дар сенарияи номувозинии якҷояшуда Client 1 дорои 20 намуна барои ҳар синф дар сохтори 10 синф, аммо бо садои 2 dB ва синфи нодири OR14 мебошад; дар Client 2 ва Client 3 барои нӯҳ синф 200 намуна барои ҳар синф мавҷуд аст ва OR14 тамоман нест.

Матритсаҳои иштибоҳи манбаъ нишон медиҳанд, ки OR14 махсусан бо OR07 ва OR21 омехта мешавад. Дар усули пешниҳодшуда ин омехтагӣ ба таври назаррас кам мешавад. Ин натиҷа аз танҳо зиёд шудани дақиқии миёна муҳимтар аст; ҳадафи тарроҳии усул бевосита ҳифзи сарҳади синфи нодир мебошад.

Маҷмӯаи додаҳои бисёрмодалии муҳаррики HUST

Дар платформаи HUST шаш ҳолат мавҷуд аст: ҳолати солим, нуқсони подшипник, каҷшавии ротор, сутуни шикастаи ротор, номувофиқии ротор ва номувозинии шиддат. Таҳқиқот басомадҳои кори 5, 10, 20 ва 30 Hz ва басомади намунагирии 25,6 kHz-ро истифода мебарад; дар ҳар файл 163.840 нуқтаи маълумот мавҷуд аст.

Модалияти пора-порашуда ва BRB-и нодир

Умумисозӣ ба шароити диданашудаи 30 Hz

Муштариёни омӯзишӣ шароити 5, 10 ва 20 Hz-ро истифода мебаранд, дар ҳоле ки 30 Hz пурра барои санҷиш ҷудо шудааст.

Намоишҳои t-SNE дар саҳифаи 23 нишон медиҳанд, ки дар усули пешниҳодшуда кластерҳои дохили синф фишурдатар ва ҷудошавии байни синфҳо равшантар аст. Ин натиҷаи визуализатсия мебошад; t-SNE танҳо ба худӣ набояд ҳамчун далели сабабӣ ё геометрии қатъӣ шарҳ дода шавад.

Аз даст рафтани модалият дар дастгоҳи канорӣ

Гарчанде модел ҳангоми омӯзиш ду модалиятро мебинад, ҳангоми ҷойгиркунӣ он бо танҳо ларзиш, танҳо акустика ё аз даст рафтани тасодуфии модалият санҷида шудааст.

Андозаи модел ва арзиши воқеан ченшудаи inference

Ченкуниҳо дар муҳити NVIDIA RTX 3060Ti GPU, Intel i7 CPU, Python 3.9, PyTorch 1.13 ва CUDA 11.7 бо batch size 1 анҷом дода шудаанд. Аввал 100 иҷрои гармкунӣ, сипас 1000 такрори inference гузаронида шудааст.

Таҷрибаҳои Аблятсионӣ Нишон Медиҳанд, ки Кадом Ҷузъҳои Усул Муҳиманд?

Дар аблятсияи номувозинии якҷояшудаи CWRU хориҷ кардани вазнгузории нуқсони нодир OR14 recall-ро аз %80 ба %68 паст карда, бузургтарин талафоти синфи нодирро ба вуҷуд овардааст; ҳангоми хориҷ кардани муносибати прототип recall %72 ва ҳангоми хориҷ кардани муносибати ҳассос ба вуруд %71 шудааст. Ҳангоми хориҷ кардани тунуксозии дарвозадор иҷро каме беҳтар шудааст, аммо нисбати параметр аз 0,48 ба 1,00 боло рафтааст; бинобар ин дарвозабандӣ асосан тавозуни иҷро–арзиши ҷойгиркуниро таъмин мекунад.

Ҳассосияти коэффициентҳои вазн

Маҷмӯи интихобшудаи коэффициентҳои \((1.0,1.0,0.5)\) бо %84,9 дақиқӣ, %84,0 Macro-F1 ва %80 OR14 recall дар байни вариантҳои санҷидашуда беҳтарин тавозунро додааст. Ҳангоми хориҷ кардани ҳади камёбӣ OR14 recall ба %72 ва ҳангоми хориҷ кардани ҳади эътимоднокӣ ба %70 паст мешавад. Баланд кардани ҷаримаи парокандагӣ то 1,0 низ OR14 recall-ро ба %76 поён мебарад; ин зарари аз ҳад зиёд пахш кардани дониши синфи нодири камнамуна, вале муфидро нишон медиҳад.

Таҷрибаҳои такрорӣ ва аҳамияти оморӣ

Таҷрибаҳо бо тухмҳои гуногуни тасодуфӣ ва тақсимоти аз нав сохташудаи муштариён панҷ маротиба такрор шудаанд. Байни усули пешниҳодшуда ва пояи асосии қавии дистилятсия Fed-KD t-тести ҷуфтшуда истифода шуда, дар натиҷаҳои асосии синфи нодир \(p<0.01\) гузориш шудааст. Масалан, OR14 recall-и CWRU барои Fed-KD \(58\pm2.6\) ва барои усули пешниҳодшуда \(80\pm1.8\) мебошад.

Таҳқиқот чӣ мегӯяд ва чӣ намегӯяд

Дастгирӣ мекунад: Дар сенарияҳои benchmark-и санҷидашудаи CWRU ва HUST, омезиши дониши муносибатҳои бисёргранулярӣ, вазнгузории федеративии ҳассос ба нуқсони нодир ва тунуксозии дарвозадор нисбат ба усулҳои муқоисавии интихобшуда recall-и баландтари синфи нодир ва арзиши пасттари ҷойгиркунии канориро таъмин кардааст.

Дастгирӣ мекунад: Интихоби каналҳо бо маҳдудиятҳои ҳифзи муносибат ба ҷойи тунуксозии анъанавии каналҳо дар сенарияҳои санҷидашуда ҳангоми фишурдан дониши нуқсонҳои нодирро беҳтар нигоҳ доштааст.

Дастгирӣ намекунад: Фиристода нашудани додаҳои хом кафолати расмии махфият дар сатҳи differential privacy ё амнияти криптографӣ нест.

Дастгирӣ намекунад: Натиҷаҳои аз се муштарӣ ва тақсимоти назоратшавандаи non-IID гирифташуда исбот намекунанд, ки усул мустақиман ба садҳо муштарии воқеии корхона миқёспазир аст.

Дастгирӣ намекунад: Муваффақият дар маҷмӯаҳои додаҳои оммавӣ маънои кафолати ҳамон дақиқӣ ё таъхир дар шароити воқеии саҳроии саноатиро надорад.

Самтҳои кори ояндаи муаллифон: агрегацияи миқёспазиртар, вазнгузории ҳассос ба номуайянӣ, навсозии ҳассос ба data drift ва санҷиш дар маҷмӯаҳои воқеии дохилимуассисавӣ/саноатии бисёрмуштарии муҳаррик.

Ёддошти Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Relation Knowledge-Guided Federated Model Compression for Rare-Fault Preservation in Motor Fault Diagnosis

Муаллифон: Genbao Zhao; Juan Zhang

Муаллифи масъул: Juan Zhang

Аффилиатсия: Дар PDF-и манбаъ ҳамчун “Automation with the College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110000, China” оварда шудааст.

Маҷалла: Machines

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland

Ҷилд / Шумора / Мақола: 14(6), 689

DOI: 10.3390/machines14060689

Санаи қабул барои баррасӣ: 14 May 2026

Ревизия: 8 June 2026

Қабул: 11 June 2026

Нашр: 15 June 2026

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии рецензияшуда.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY), бо PDF-и манбаъ ва сабти расмии нашри MDPI тасдиқ шудааст.

Маблағгузорӣ: Муаллифон гузориш додаанд, ки маблағгузории беруна нагирифтаанд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон гузориш додаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Дастрасии додаҳо: Манбаъ мегӯяд, ки додаҳои истифодашуда дар дохили мақола пешниҳод шудаанд. Дар таҷрибаҳо маҷмӯаҳои додаҳои оммавии CWRU ва HUST истифода шудаанд.

Саҳми муаллифон: Methodology: G.Z. ва J.Z.; writing—original draft: G.Z.; writing—review and editing: J.Z.

Баёнияи истифодаи AI: Муаллифон ошкоро гуфтаанд, ки Шаклҳои 1–4-и мақола барои беҳтар кардани хондашавии раванди татбиқи алгоритм бо кӯмаки ChatGPT 5.5 кашида шудаанд.

Ёддошти ҳуқуқи визуалӣ: Матни Verianla тартиби визуалии шаклҳои манбаъро нусхабардорӣ намекунад. Азбаски занҷири манбаи тасвирҳои платформаҳои таҷрибавии CWRU ва HUST ҷудогона аст, ин аксҳо бевосита дубора истифода нашудаанд.

Ёддоштҳои нотациявӣ/таҳририи дохили манбаъ: Дар Муодилаи (10) рамзҳои коэффициентҳо байни формула ва шарҳ гуногун номгузорӣ шудаанд; дар ҷадвалҳои таҷрибавии баъдӣ намоиши \(\beta_r,\beta_\rho,\beta_d\) истифода мешавад. Дар саҳифаи 19 дар параграфи баррасии Шакли 9 ибораи “Figure 8” мавҷуд аст. Дар шарҳи матритсаи иштибоҳи CWRU калимаи “quantization” зикр мешавад, аммо дар ҷадвали асосии натиҷаҳои мувофиқ сатри ҷудогонаи quantization нест. Ин нуқтаҳо бо сохтани додаҳои нав ислоҳ нашудаанд.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ: Таҷрибаҳо танҳо бо се муштарӣ, тақсимоти назоратшавандаи non-IID, танҳо ду маҷмӯаи додаҳои оммавӣ, санҷида нашудани мустақими online data drift ва набудани кафолати расмии махфият.

Усули коркарди Verianla: Матни манбаъ сатр ба сатр ё параграф ба параграф тарҷума нашудааст. Меъмории модел, занҷири муодилаҳо, шароити таҷриба, маҷмӯаҳои додаҳо, натиҷаҳои иҷро, аблятсия, арзиши ҷойгиркунӣ ва маҳдудиятҳо ба унсурҳои алоҳидаи илмӣ ҷудо шуда, сипас дар сохтори мустақили омӯзишӣ аз нав сохта шудаанд.