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统计学 > 应用

arXiv:2507.16354 (stat)
[提交于 2025年7月22日 ]

标题: 连续测试时领域自适应用于动态运行条件下的高效故障检测

标题: Continuous Test-time Domain Adaptation for Efficient Fault Detection under Evolving Operating Conditions

Authors:Han Sun, Olga Fink
摘要: 故障检测在复杂的工业系统中至关重要,可以通过区分异常和正常运行条件来防止故障并优化性能。 随着状态监测数据的日益丰富,数据驱动的方法在检测系统故障方面得到了更广泛的应用。 然而,这些方法通常需要大量、多样且具有代表性的训练数据集,以捕捉所有运行场景的完整范围,这一假设在实践中很少得到满足,尤其是在部署的早期阶段。 工业系统通常在高度变化和不断演变的条件下运行,使得收集全面的训练数据变得困难。 这种变化导致了训练数据和测试数据之间的分布偏差,因为未来的运行条件可能与之前观察到的条件不同。 这种领域变化阻碍了传统模型的泛化能力,限制了它们在时间和系统实例之间迁移知识的能力,最终导致实际部署中的性能下降。 为了解决这些挑战,我们提出了一种新的连续测试时间领域自适应方法,旨在在存在领域变化和训练数据代表性有限的情况下支持稳健的早期故障检测。 我们提出的框架——测试时间领域自适应用于稳健故障检测(TARD)——明确地将输入特征分为系统参数和传感器测量值。 它使用专门的领域自适应模块,针对每种输入类型使用不同的策略进行适应,从而实现对不断变化的运行条件更针对性和有效的适应。 我们在多相流设施的两个真实案例研究中验证了我们的方法,在实际变化条件下,相比现有的领域自适应方法,显著提高了故障检测的准确性和模型的鲁棒性。
摘要: Fault detection is essential in complex industrial systems to prevent failures and optimize performance by distinguishing abnormal from normal operating conditions. With the growing availability of condition monitoring data, data-driven approaches have seen increased adoption in detecting system faults. However, these methods typically require large, diverse, and representative training datasets that capture the full range of operating scenarios, an assumption rarely met in practice, particularly in the early stages of deployment. Industrial systems often operate under highly variable and evolving conditions, making it difficult to collect comprehensive training data. This variability results in a distribution shift between training and testing data, as future operating conditions may diverge from previously observed ones. Such domain shifts hinder the generalization of traditional models, limiting their ability to transfer knowledge across time and system instances, ultimately leading to performance degradation in practical deployments. To address these challenges, we propose a novel method for continuous test-time domain adaptation, designed to support robust early-stage fault detection in the presence of domain shifts and limited representativeness of training data. Our proposed framework --Test-time domain Adaptation for Robust fault Detection (TARD) -- explicitly separates input features into system parameters and sensor measurements. It employs a dedicated domain adaptation module to adapt to each input type using different strategies, enabling more targeted and effective adaptation to evolving operating conditions. We validate our approach on two real-world case studies from multi-phase flow facilities, delivering substantial improvements over existing domain adaptation methods in both fault detection accuracy and model robustness under real-world variability.
主题: 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:2507.16354 [stat.AP]
  (或者 arXiv:2507.16354v1 [stat.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.16354
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Han Sun [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 22 日 08:35:32 UTC (624 KB)
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