Domain Knowledge-Guided Contrastive Learning Framework Based on Complementary Views for Fault Diagnosis With Limited Labeled Data

计算机科学 领域(数学分析) 断层(地质) 领域知识 人工智能 机器学习 数据挖掘 数学 地质学 数学分析 地震学
作者
Yu Yao,Jian Feng,Yue Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (5): 8055-8063 被引量:3
标识
DOI:10.1109/tii.2024.3369704
摘要

Intelligent fault diagnosis has attracted much attention in industrial processes. The difficulty of collecting fault samples and high price of labeling data, has led to a relative scarcity of labeled data for deep learning tasks in the field. To address this gap, we propose a domain knowledge-guided contrastive learning framework based on complementary data views for fault diagnosis with limited data. Seven data views of either time- or frequency-domains are introduced and designed first. Then, the framework extracts task-specific features by 1) considering complementary information provided by multiple data views to each other, and 2) embedding a domain knowledge-involved space as the guide for the learning process. The results on two bearing datasets show the proposed framework can produce diagnosis accuracies of 96.60% and 94.24% when just 5% of samples have labels. This study determines two pairs of complementary data views that can boost the performance of the proposed framework.
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