Munosabat bilimiga asoslangan, kam uchraydigan nosozliklarni saqlashga yo‘naltirilgan federativ dinamik modelni siyraklashtirish usuli turli dvigatellardan keladigan xom monitoring ma’lumotlarini markaziy nuqtada jamlamasdan hamkorlikdagi diagnostikani amalga oshirish, kam sonli noyob nosozlik namunalarining bilimini federativ birlashtirish jarayonida yo‘qotmaslik va hosil bo‘lgan modelni chekka qurilmalarda ishlay oladigan darajada kichraytirishni maqsad qilgan mashinali o‘rganish doirasidir. Usul har bir mahalliy mijozdan uch turdagi bilimni ajratib oladi: chiqish-ajratish bilimi, sinf-prototip munosabatlari va kirishga-sezgir munosabatlar. Serverda namuna siyrakligi, chiqish ishonchliligi va sinf ichidagi tarqalish hisobga olinib, noyob nosozlik bilimiga og‘irlik beriladi; so‘ng global o‘qituvchi model munosabat cheklovlari ostida darvozali talaba modelga ko‘chiriladi va keraksiz kanallar bostiriladi.

CWRU podshipnik ma’lumotlar to‘plamidagi birlashtirilgan nomutanosiblik ssenariysida usul %84,9 o‘rtacha aniqlik, %84,0 Macro-F1 va %80,0 OR14 recallga erishgan. Xuddi shu sharoitda Fed-KDning mos ko‘rsatkichlari %74,7, %72,0 va %58,0 bo‘lgan. HUST ko‘p-modalli dvigatel ma’lumotlar to‘plamidagi bo‘lingan-modallikdagi noyob-nosozlik ssenariysida usul %88,4 o‘rtacha aniqlik, %87,8 Macro-F1 va %84,0 singan rotor sterjeni (BRB) recall ko‘rsatkichiga yetgan. Ko‘rilmagan 30 Hz ish sharoitida esa %84,3 o‘rtacha aniqlik, %83,5 Macro-F1 va %78,0 BRB recall qayd etilgan.

Modelni siqish faqat parametrlarni kamaytirish shaklida qo‘llanmagan. Talaba tarmog‘idagi o‘rganiladigan darvozalar noyob nosozliklarni ajratish uchun zarur kanallarni saqlaydigan munosabat yo‘qotishlari bilan birga o‘qitilgan. HUST testida yakuniy model 0,68 million parametr, 1,55 million FLOP, 2,31 ms bitta namuna inferensiya vaqti va 596,4 MiB cho‘qqi inferensiya xotirasi bilan hisobot qilingan. Biroq natijalar uch mijozli nazorat qilinadigan non-IID tajribalari va ikki ochiq ma’lumotlar to‘plamiga tegishli; ular katta ko‘lamli real sanoat federatsiyasi uchun hali bevosita dalil bermaydi. Bundan tashqari, xom signallarning mahalliy saqlanishi usulni “privacy-aware” qiladi, ammo mualliflar ochiq aytganidek, bu formal maxfiylik kafolatini yaratmaydi.

Muammoning muhandislik konteksti

Sanoat dvigatellarida podshipnik shikastlanishi, rotor nomutanosibligi, noto‘g‘ri tekislanish, singan rotor sterjeni, chulg‘am qisqa tutashuvi va kuchlanish nomutanosibligi kabi nosozliklar ishlab chiqarish uzluksizligi va texnik xizmat xarajatlariga bevosita ta’sir ko‘rsatishi mumkin. Ammo real ko‘p-stansiyali diagnostika muhitida barcha mashinalar bir xil ma’lumot hajmiga, bir xil sensorlarga yoki bir xil nosozlik taqsimotiga ega emas. Ayrim stansiyalarda muayyan nosozliklar umuman uchramasligi, boshqa bir mijozda esa noyob nosozlikka oid atigi bir necha shovqinli yozuv bo‘lishi mumkin.

Bu sharoit klassik federativ o‘rganish uchun qiyin. Parametrlarni shunchaki namuna soniga ko‘ra o‘rtachalash ma’lumot hajmi katta mijozlarning global modelga ustun ta’sir ko‘rsatishiga olib kelishi mumkin. Noyob nosozlik faqat kichik bir mijozda mavjud bo‘lsa, o‘sha nosozlikning qaror chegarasi global model ichida zaiflashishi mumkin. Boshqa tomondan, barcha mijozlardan keladigan takroriy yoki ko‘pchilik sinflari hukmron bo‘lgan xususiyatlarni saqlash ham ortiqcha model hajmiga olib kelishi mumkin.

Federativ O‘rganishda Noyob Nosozlik Bilimi Nega Yo‘qolishi Mumkin?

Federativ o‘rganishda mahalliy ma’lumot taqsimotlari non-IID bo‘lsa, katta va yuqori sifatli ma’lumot to‘plamlariga ega mijozlar global birlashtirishga kuchliroq ta’sir qilishi mumkin; faqat oz sonli mijozlarda mavjud noyob nosozlik namunalari esa o‘rtachalash jarayonida zaiflashishi mumkin. Ushbu ishning yechimi mijoz hissasini faqat namuna soniga ko‘ra emas, balki noyoblik, chiqish ishonchliligi va sinf ichidagi tarqalishga ko‘ra sinf darajasida og‘irlashtirishdir.

Taklif etilgan doiraning to‘rt bosqichi

Manbaning 6-sahifasidagi 1-rasm usulni to‘rtta ketma-ket jarayon sifatida ko‘rsatadi: mahalliy bilimni qazib olish, federativ bilimni birlashtirish, global o‘qituvchi modelini optimallashtirish va talaba modelini darvozali dinamik siyraklashtirish.

Federativ tizimda mijozlar soni \(K\), sinflar soni \(C\), mijoz \(k\)ning ma’lumotlar to‘plami \(D_k\), serverdagi belgilangan kalibrlash to‘plami \(D_a\), mahalliy model \(F_k\), global o‘qituvchi \(F_G\) va talaba model \(F_S\) bilan belgilanadi.

Mahalliy modelning asosiy bashorati

Mijoz \(k\)ning xususiyat ajratuvchisi \(\phi_k(\cdot)\), klassifikatori \(g_k(\cdot)\) va parametrlari \(\theta_k\) bo‘lsin. Manbaning (1)-tenglamasi:

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

\(z_{k,i}\) klassifikatsiya logitlarini, \(p_{k,i}\) esa sinf ehtimollarini ifodalaydi. Bu model mahalliy ma’lumotda o‘qitiladi; xom signal serverga yuborilmaydi.

Noyob sinflarni mahalliy muvozanatlaydigan yo‘qotish

Mahalliy o‘qitishda noyob sinflarning ta’sirini oshirish uchun sinf-muvozanatli kross-entropiya ishlatiladi:

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

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

\(n_{k,c}\) — mijoz \(k\)dagi \(c\) sinfining namuna soni. \(\varepsilon\) nolga bo‘lishning oldini oladi; \(\eta\) esa noyob sinfga beriladigan kompensatsiya kuchini belgilaydi. Tajribalarda \(\eta=0.5\) va \(\varepsilon=10^{-6}\) ishlatilgan.

Ko‘p Granulyar Munosabat Bilimi Nima?

Ushbu ishdagi ko‘p granulyar munosabat bilimi model bilimini faqat yakuniy sinf ehtimollari bilan emas, uchta bir-birini to‘ldiruvchi darajada ifodalaydi: yumshatilgan chiqish taqsimotlari qaror chegaralarini, sinf prototiplari nosozliklar o‘rtasidagi tarkibiy munosabatlarni va gradientga asoslangan kirishga-sezgir munosabatlar zaif yoki chegaradagi noyob nosozlik xususiyatlariga sezgirlikni tavsiflaydi.

1. Chiqish-ajratish bilimi

Qattiq sinf yorlig‘i o‘rniga harorat \(T\) bilan yumshatilgan taqsimot ishlatiladi:

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

Tajribalarda \(T=3\). Yumshoq ehtimollar nafaqat to‘g‘ri sinfni, balki boshqa sinflarning nisbiy o‘xshashligini ham o‘z ichiga olgani uchun, ayniqsa bir-biriga yaqin nosozlik turlarining qaror chegaralarini uzatishga yordam beradi.

2. Sinf-prototip munosabati

Chuqur xususiyat \(h_{k,i}=\phi_k(x_{k,i};\theta_k)\) bilan aniqlanadi. Sinf prototipi normallashtirilgan xususiyatlarning o‘rtachasidir:

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

Ikki sinf o‘rtasidagi munosabat kosinus o‘xshashligi bilan yoziladi:

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

Ushbu matritsa, masalan, ikkita tashqi halqa nosozligining xususiyat fazosida bir-biriga qanchalik yaqinligini modelning faqat yakuniy sinf qaroridan mustaqil ravishda saqlashga harakat qiladi.

3. Kirishga-sezgir munosabat

Sinfning sezgirlik prototipi tegishli sinf logitining xususiyatga nisbatan gradientidan hosil qilinadi:

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

So‘ng sinflararo sezgirlik munosabati:

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

Bu qatlamning maqsadi, ayniqsa zaif impulsli, past SNRli yoki sinf chegarasida joylashgan noyob nosozlik namunalariga qaysi xususiyat kanallari sezgir ekanini yo‘qotmaslikdir. 18-sahifadagi 8-rasm to‘liq model OR14 namunalarida yanada zich va barqaror noyob-nosozlikka-sezgir kanal javoblarini hosil qilishini ko‘rsatadi.

Xom ma’lumot yubormasdan aloqa

Har bir mijoz xom vibratsiya yoki akustik signal o‘rniga chiqish javoblari, prototiplar, ikkita munosabat matritsasi va sinf statistikalarini yuboradi. Manba aloqa yukini:

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

deb beradi. Parametrga asoslangan klassik federativ uzatish uchun:

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

ishlatiladi. \(b\) — bitta suzuvchi nuqta qiymatining bayt hajmi, \(N_a\) — kalibrlash namunalarining soni, \(d\) — prototip o‘lchami. Ushbu taqqoslash tavsiflovchilar ko‘p hollarda to‘liq model parametrlaridan kichik bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi; ammo haqiqiy aloqa yutug‘i \(N_a\), \(C\), \(d\) va model hajmiga bog‘liq.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Noyob-Nosozlikka Sezgir Federativ Og‘irlashtirish Qanday Ishlaydi?

Server har bir mijoz-sinf juftligining hissasini uchta o‘zgaruvchi bilan baholaydi: sinf qanchalik siyrak ekani, model chiqishi qanchalik ishonchli ekani va ayni sinfga tegishli xususiyatlar qanchalik tarqoq ekani. Ishonchli, ammo kam namunali noyob sinf bilimining og‘irligi oshiriladi, past ishonchlilik yoki yuqori tarqalish esa hissani haddan tashqari kattalashishidan cheklaydi.

Chiqish ishonchliligi

Sinf \(c\) uchun bilim ishonchliligi manbada:

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

deb aniqlanadi. Entropiya past bo‘lsa, chiqish taqsimoti barqarorroq bo‘ladi va \(\rho_{k,c}\) ortadi.

Sinf ichidagi tarqalish

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

Katta \(d_{k,c}\) ayni sinfga tegishli xususiyatlar prototip atrofida ko‘proq tarqalganini ko‘rsatadi.

Sinf darajasidagi federativ og‘irlik

Manba (10)-tenglamada og‘irlikni quyidagi tuzilishda beradi:

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

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

Bu yerda \(r_{k,c}\) sinf siyrakligini ifodalaydi. Tadqiqotda tanlangan sozlama \((\beta_r,\beta_\rho,\beta_d)=(1.0,1.0,0.5)\). Manba formula ko‘rinishida dastlabki koeffitsientlar bir joyda \(\beta_1,\beta_2,\beta_3\) deb bosilgan, izoh va keyingi tajribalarda esa \(\beta_r,\beta_\rho,\beta_d\) ishlatilgan; bu yerda ilmiy ma’no o‘zgartirilmasdan, tajribalar bilan mos bo‘lgan ikkinchi nomlash qo‘llanilgan va manbadagi notatsiya farqi bibliografik qaydda ko‘rsatilgan.

Munosabatlarning global birlashtirilishi

Server sinf prototiplari va ikkita munosabat matritsasini og‘irlashtirilgan holda birlashtiradi:

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

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

Global o‘qituvchini optimallashtirish

O‘qituvchi model faqat klassifikatsiya yo‘qotishi bilan emas, chiqish, prototip va sezgirlik munosabatlarini birgalikda saqlash orqali o‘qitiladi:

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

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

\(L_0^{ce}\) — serverdagi belgilangan anchor/kalibrlash to‘plamida hisoblanadigan nazoratli yo‘qotish. Manbaga ko‘ra, belgilangan anchor ma’lumot bo‘lmasa, bu had olib tashlanishi va o‘qituvchi faqat distillatsiya hamda munosabat cheklovlari orqali yangilanishi mumkin.

Darvozali Dinamik Modelni Siyraklashtirish Noyob Nosozliklarni Qanday Saqlashga Harakat Qiladi?

Talaba tarmog‘ida har bir xususiyat kanaliga o‘rganiladigan darvoza biriktiriladi. Siyraklik jazosi past hissa qo‘shuvchi kanallarni nolga tomon itaradi, chiqish, sinf-prototip va sezgirlik munosabati yo‘qotishlari esa noyob nosozliklarni ajratish uchun zarur kanallarni saqlaydi; yakuniy kanal to‘plami umumiy aniqlik va noyob-nosozlik recall tolerantliklaridan ham o‘tishi kerak.

O‘rganiladigan kanal darvozalari

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

\(a_l\) — o‘rganilgan darvoza parametri, \(\sigma\) — sigmoid funksiyasi, \(m_l\) — kanalni saqlash darajasi. Kichik \(m_l\) kanalning munosabatni-saqlovchi diagnostikaga hissasi past ekanini bildiradi.

Talaba model yo‘qotishi

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

Tajribalarda \(\mu_o=1.0\), \(\mu_p=\mu_s=0.5\), \(\mu_g=10^{-4}\) va \(\mu_b=10^{-3}\) ishlatilgan. Oxirgi ikki had kanallarni siyraklashtirish va darvozalarni noaniq oraliq qiymatlar o‘rniga 0 yoki 1ga yaqinlashtirishni maqsad qiladi.

Kanal tanlash chegarasi

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

Boshlang‘ich saqlash chegarasi \(\xi=0.5\). Agar ishlashni saqlash sharti bajarilmasa, chegara 0,05ga kamaytiriladi va talaba qayta nozik sozlanadi.

Haddan tashqari siqishni to‘suvchi shart

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

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

Bu mezon faqat oflayn model tanlash va siyraklashtirish bosqichida qo‘llanadi. Onlayn chekka qurilma inferensiyasida noyob nosozlik yorlig‘i talab qilinmaydi.

Tajriba arxitekturasi va o‘qitish parametrlari

CWRU ma’lumotlar to‘plami va birlashtirilgan nomutanosiblik

CWRU tajribasida 1 HP yuk, 1797 r/min aylanish tezligi va 48 kHz namuna olish chastotasidagi ma’lumotlar tanlangan. Birlashtirilgan nomutanosiblik ssenariysida Client 1 har bir sinf uchun 20 namunadan iborat 10 sinfli, ammo 2 dB shovqinli ma’lumotga va noyob OR14 sinfiga ega; Client 2 va Client 3da to‘qqiz sinf uchun har bir sinfga 200 namuna bor va OR14 butunlay yo‘q.

Manbadagi chalkashlik matritsalari OR14 ayniqsa OR07 va OR21 bilan adashtirilishini ko‘rsatadi. Taklif etilgan usulda bu chalkashlik sezilarli darajada kamayadi. Bu natija faqat o‘rtacha aniqlikning oshishidan muhimroq; usulning loyihaviy maqsadi to‘g‘ridan-to‘g‘ri noyob sinf chegarasini saqlashdir.

HUST ko‘p-modalli dvigatel ma’lumotlar to‘plami

HUST platformasida oltita holat mavjud: sog‘lom holat, podshipnik nosozligi, rotor egilishi, singan rotor sterjeni, rotorning noto‘g‘ri tekislanishi va kuchlanish nomutanosibligi. Tadqiqot 5, 10, 20 va 30 Hz ish chastotalari va 25,6 kHz namuna olish chastotasidan foydalanadi; har bir faylda 163.840 ma’lumot nuqtasi bor.

Bo‘lingan modallik va noyob BRB

Ko‘rilmagan 30 Hz sharoitiga umumlashtirish

O‘qitish mijozlari 5, 10 va 20 Hz sharoitlaridan foydalangan, 30 Hz esa butunlay test uchun ajratilgan.

23-sahifadagi t-SNE tasvirlari taklif etilgan usulda sinf ichidagi klasterlar yanada ixcham va sinflararo ajratish aniqroq ekanini ko‘rsatadi. Bu vizualizatsiya natijasidir; t-SNEning o‘zi sababiy yoki aniq geometrik dalil sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Chekka qurilmada modallik yo‘qolishi

Model o‘qitishda ikki modallikni ko‘rgan bo‘lsa-da, joylashtirish paytida faqat vibratsiya, faqat akustika yoki tasodifiy modallik yo‘qolishi bilan sinovdan o‘tkazilgan.

Model hajmi va amalda o‘lchangan inferensiya xarajati

O‘lchovlar NVIDIA RTX 3060Ti GPU, Intel i7 CPU, Python 3.9, PyTorch 1.13 va CUDA 11.7 muhitida batch size 1 bilan bajarilgan. Avval 100 ta qizdirish ishga tushirilishi, so‘ng 1000 ta inferensiya takrori amalga oshirilgan.

Ablatsiya Tajribalari Usulning Qaysi Komponentlari Muhimligini Ko‘rsatadi?

CWRU birlashtirilgan nomutanosiblik ablatsiyasida noyob-nosozlik og‘irlashtirishini olib tashlash OR14 recall ko‘rsatkichini %80dan %68ga tushirib, eng katta noyob-sinf yo‘qotishini yuzaga keltirgan; prototip munosabati olib tashlanganda recall %72, kirishga-sezgir munosabat olib tashlanganda %71 bo‘lgan. Darvozali siyraklashtirish olib tashlanganda ishlash biroz oshgan, ammo parametr nisbati 0,48dan 1,00ga ko‘tarilgan; demak, darvozalanish asosan ishlash–joylashtirish xarajati muvozanatini ta’minlaydi.

Og‘irlik koeffitsientlarining sezgirligi

Tanlangan \((1.0,1.0,0.5)\) koeffitsientlar to‘plami %84,9 aniqlik, %84,0 Macro-F1 va %80 OR14 recall bilan sinov qilingan variantlar orasida eng yaxshi muvozanatni bergan. Siyraklik hadi olib tashlanganda OR14 recall %72ga, ishonchlilik hadi olib tashlanganda %70ga tushadi. Tarqalish jazosini 1,0ga ko‘tarish ham OR14 recallni %76ga kamaytiradi; bu kam namunali, ammo foydali noyob sinf bilimini haddan tashqari bostirishning salbiy tomonini ko‘rsatadi.

Takroriy tajribalar va statistik ahamiyat

Tajribalar turli tasodifiy urug‘lar va qayta yaratilgan mijoz bo‘linishlari bilan besh marta takrorlangan. Taklif etilgan usul bilan asosiy kuchli distillatsiya bazasi Fed-KD o‘rtasida juftlangan t-test qo‘llangan va asosiy noyob-sinf natijalarida \(p<0.01\) qayd etilgan. Masalan CWRU OR14 recall ko‘rsatkichi Fed-KD uchun \(58\pm2.6\), taklif etilgan usul uchun \(80\pm1.8\).

Tadqiqot nimani aytadi va nimani aytmaydi

Qo‘llab-quvvatlaydi: Tekshirilgan CWRU va HUST benchmark ssenariylarida ko‘p-granulyar munosabat bilimi, noyob-nosozlikka sezgir federativ og‘irlashtirish va darvozali siyraklashtirish kombinatsiyasi tanlangan taqqoslash usullaridan yuqoriroq noyob-sinf recall va pastroq chekka joylashtirish xarajatini ta’minlagan.

Qo‘llab-quvvatlaydi: An’anaviy kanal siyraklashtirish o‘rniga munosabatni saqlash cheklovlari bilan kanal tanlash sinov qilingan ssenariylarda siqish paytida noyob nosozlik bilimini yaxshiroq saqlagan.

Qo‘llab-quvvatlamaydi: Xom ma’lumot yuborilmasligi differensial maxfiylik yoki kriptografik xavfsizlik darajasidagi formal maxfiylik kafolati emas.

Qo‘llab-quvvatlamaydi: Uch mijoz va nazorat qilinadigan non-IID taqsimotlarda olingan natijalar yuzlab real zavod mijozlariga bevosita masshtablanishini isbotlamaydi.

Qo‘llab-quvvatlamaydi: Ochiq ma’lumotlar to‘plamidagi muvaffaqiyat real sanoat dala sharoitida ayni aniqlik yoki kechikish kafolatlanishini anglatmaydi.

Mualliflarning kelajakdagi ish yo‘nalishlari: ko‘proq masshtablanadigan agregatsiya, noaniqlikka-sezgir og‘irlashtirish, ma’lumot driftiga sezgir yangilash va real tashkilot ichidagi/sanoat ko‘p-mijozli dvigatel ma’lumotlar to‘plamlarida tekshirish.

Manba va Usul Qaydi

Asl sarlavha: Relation Knowledge-Guided Federated Model Compression for Rare-Fault Preservation in Motor Fault Diagnosis

Mualliflar: Genbao Zhao; Juan Zhang

Mas’ul muallif: Juan Zhang

Affiliatsiya: Manba PDFda “Automation with the College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110000, China” ko‘rinishida berilgan.

Jurnal: Machines

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland

Jild / Son / Maqola: 14(6), 689

DOI: 10.3390/machines14060689

Qabul qilingan sana: 14 May 2026

Reviziya: 8 June 2026

Qabul: 11 June 2026

Nashr: 15 June 2026

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan tadqiqot maqolasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY), manba PDF va rasmiy MDPI nashr yozuvi bilan tasdiqlangan.

Moliyalashtirish: Mualliflar tashqi moliyalashtirish olinmaganini bildirgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Manba ishlatilgan ma’lumotlar maqola ichida taqdim etilganini bildiradi. Tajribalarda CWRU va HUST ochiq ma’lumotlar to‘plamlari ishlatilgan.

Muallif hissalari: Methodology: G.Z. va J.Z.; writing—original draft: G.Z.; writing—review and editing: J.Z.

AI foydalanish bayonoti: Mualliflar maqoladagi 1–4-rasmlar algoritmni qo‘llash jarayonining o‘qilishini yaxshilash maqsadida ChatGPT 5.5 yordamida chizilganini ochiq bildirgan.

Vizual huquqlar qaydi: Verianla matni manba figuralarining vizual tuzilishini nusxalamaydi. Ayniqsa CWRU va HUST tajriba platformasi tasvirlarining manba zanjiri alohida bo‘lgani uchun bu suratlar bevosita qayta ishlatilmagan.

Manba ichidagi notatsiya/tahririy qaydlar: (10)-tenglamada koeffitsientlarning belgilariga formula va izoh o‘rtasida turlicha nom berilgan; keyingi tajriba jadvallarida \(\beta_r,\beta_\rho,\beta_d\) ko‘rinishi ishlatiladi. 19-sahifada 9-rasmni muhokama qiluvchi paragrafda “Figure 8” iborasi mavjud. CWRU chalkashlik matritsasi izohida “quantization” atamasi tilga olinsa-da, tegishli asosiy natija jadvalida alohida quantization qatori yo‘q. Bu nuqtalar yangi ma’lumot yaratilgan holda tuzatilmagan.

Asosiy metodologik cheklovlar: Uch mijoz bilan cheklangan tajribalar, nazorat qilinadigan non-IID taqsimotlar, faqat ikki ochiq ma’lumotlar to‘plami, onlayn ma’lumot drifti bevosita sinovdan o‘tkazilmagani va formal maxfiylik kafolati yo‘qligi.

Verianla qayta ishlash usuli: Manba matn satr yoki paragraf bo‘yicha tarjima qilinmagan. Model arxitekturasi, tenglamalar zanjiri, tajriba sharoitlari, ma’lumotlar to‘plamlari, ishlash natijalari, ablatsiya, joylashtirish xarajati va cheklovlar alohida ilmiy elementlarga ajratilib; so‘ng mustaqil o‘rgatuvchi tuzilishda qayta qurilgan.