研究：留出轴承协议下域适应在振动传感器上失效
原文标题：When Does Domain Adaptation Help on Physical Vibration Sensors? A Held-Out-Bearing Study of Neural-Operator and Convolutional Models
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研究在留出轴承协议下重新审视滚动轴承故障诊断任务，发现仅源域迁移在转速变化时仅达 0.36，远低于目标监督上限 0.97。将计算阶次跟踪视为受控表示变换后，傅里叶神经算子将源域迁移提升至 0.61，而匹配特征维度的卷积网络仍接近随机。结果表明输入表示而非对齐方法决定域适应是否有效。
- 问题
- 轴承故障诊断在留出轴承协议下，源域迁移性能远低于常见报告的 99%。
- 方法
- 将计算阶次跟踪视为受控表示变换，对比傅里叶神经算子与卷积网络在源域迁移和对齐下的表现。
- 结果
- 转速变化下源域迁移仅 0.36，FNO 提升至 0.61；无监督对齐在阶次域达 0.71，频域仅 0.71 对比目标监督上限 0.97。
- 影响
- 做振动/工业故障诊断的工程师应先改输入表示，再谈域对齐算法，否则评估数字会严重虚高。
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留出轴承协议下源域迁移仅0.36，傅里叶神经算子提升至0.61。
- •采用留出轴承协议，每个轴承单元整体划入训练或测试集，而非同一物理轴承同时出现在两侧
- •转速变化下仅源域迁移仅达0.36，目标监督上限为0.97
- •将计算阶次跟踪视为受控表示变换后，傅里叶神经算子将源域迁移从0.36提升至0.61
- •匹配特征维度的卷积网络在两种表示下均接近随机
- •同一RBF-MMD损失无目标标签时，算子在频域达0.71，在阶次域达0.95，距监督上限0.02
为什么重要：常见99%以上的轴承诊断精度可能来自评估划分泄漏，该结果提示输入表示而非对齐算法才是域适应成败的决定因素。
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