基於多粒度監督對比學習的航空發動機剩餘使用壽命預測框架

核心概念

本文提出了一種基於多粒度監督對比學習的航空發動機剩餘使用壽命預測框架（MGSC），通過在特徵空間中對齊相同剩餘使用壽命標籤的樣本嵌入，有效提升了航空發動機剩餘使用壽命預測的準確性。

摘要

基於多粒度監督對比學習的航空發動機剩餘使用壽命預測框架

本研究論文提出了一種名為多粒度監督對比學習（MGSC）的框架，旨在提升航空發動機剩餘使用壽命（RUL）預測的準確性。傳統基於深度學習的RUL預測方法主要依賴均方誤差（MSE）作為損失函數，忽略了特徵空間結構的重要性。對比學習作為一種無監督學習方法，通過對比損失函數（如infoNCE和triplet loss）將相似嵌入在特徵空間中拉近，將不相似嵌入推遠，已被證明可以提升下游任務的性能。

MGSC框架包含三個主要部分：
多粒度監督對比策略

粗粒度對比：使用健康狀態（HS）作為類別標籤，捕捉系統的整體狀況。
細粒度對比：在每個HS子集中使用RUL標籤進行對比學習，捕捉局部變化。
多階段訓練策略

首先進行粗粒度監督對比學習，初步規整嵌入。
然後進行細粒度監督對比學習，在HS集群內實現嵌入的有序對齊。
最後進行迴歸預測，預測RUL。
網絡結構

編碼器：提取樣本的特徵嵌入。
投影器：將嵌入映射到低維空間，用於MGSC訓練。
迴歸層：預測RUL。

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Multi-Granularity Supervised Contrastive Framework for Remaining Useful Life Prediction of Aero-engines

by Zixuan He, Z... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00461.pdf

深入探究

如何將MGSC框架應用於其他領域的剩餘使用壽命預測，例如電池、軸承等？

MGSC框架的設計理念是通過特徵空間規整，使具有相同剩餘使用壽命(RUL)的樣本在特徵空間中聚集，進而提升RUL預測的準確性。這種理念具有普適性，可以應用於其他領域的剩餘使用壽命預測，例如電池、軸承等。以下以電池和軸承為例，說明如何應用MGSC框架：
電池:

數據收集與預處理: 收集電池在充放電循環過程中的數據，例如電壓、電流、溫度等。對數據進行預處理，例如標準化、滑動時間窗等，與航空發動機數據預處理方法類似。
健康狀態(HS)定義: 根據電池容量衰減程度或其他性能指標，定義不同的健康狀態(HS)等級，例如HS0代表電池全新狀態，HS5代表電池接近失效狀態。
多粒度監督對比學習:

粗粒度對比: 使用HS標籤作為類別標籤，進行監督對比學習，使屬於同一HS類別的電池樣本在特徵空間中聚集。
細粒度對比: 在每個HS類別內，使用RUL標籤作為類別標籤，進行監督對比學習，使具有相同RUL的電池樣本在特徵空間中對齊。

RUL迴歸預測: 使用訓練好的編碼器提取電池特徵，輸入到迴歸層預測電池的RUL。
軸承:

數據收集與預處理: 收集軸承在運行過程中的振動信號數據。對數據進行預處理，例如降噪、時頻分析、滑動時間窗等。
健康狀態(HS)定義: 根據軸承振動信號的特徵變化，定義不同的健康狀態(HS)等級，例如HS0代表軸承健康狀態，HS5代表軸承嚴重損壞狀態。
多粒度監督對比學習:

粗粒度對比: 使用HS標籤作為類別標籤，進行監督對比學習，使屬於同一HS類別的軸承樣本在特徵空間中聚集。
細粒度對比: 在每個HS類別內，使用RUL標籤作為類別標籤，進行監督對比學習，使具有相同RUL的軸承樣本在特徵空間中對齊。

RUL迴歸預測: 使用訓練好的編碼器提取軸承特徵，輸入到迴歸層預測軸承的RUL。
需要注意的是，不同領域的數據特徵和退化機理有所差異，需要根據具體情況調整模型結構和參數，例如HS的定義、編碼器的選擇等。

是否存在其他特徵空間規整方法可以替代或結合MGSC策略，進一步提升RUL預測的準確性？

是的，除了MGSC策略外，還有一些其他的特徵空間規整方法可以替代或結合MGSC策略，進一步提升RUL預測的準確性，以下列舉幾種：

度量學習(Metric Learning): 度量學習旨在學習一個特徵空間，使得在該空間中，相似樣本之間的距離更近，不相似樣本之間的距離更遠。一些常用的度量學習方法包括：

Siamese網絡: 使用共享權重的雙分支網絡，將兩個樣本映射到特徵空間，並最小化相似樣本之間的距離，最大化不相似樣本之間的距離。
Triplet Loss: 選取一個錨點樣本、一個正樣本和一個負樣本，訓練網絡使得錨點樣本與正樣本的距離小于其與負樣本的距離。

流形學習(Manifold Learning): 流形學習假設高維數據分佈在一個低維流形上，通過將數據映射到低維空間，保留數據的局部鄰域結構，可以實現特徵空間的規整。一些常用的流形學習方法包括：

局部線性嵌入(LLE): 通過線性重構每個數據點与其鄰居點之間的關係，學習數據的低維嵌入表示。
t-分佈隨機鄰域嵌入(t-SNE): 通過最小化高維空間和低維空間中數據點之間的KL散度，學習數據的低維嵌入表示。

生成對抗網絡(GAN): GAN可以學習數據的分佈，並生成與真實數據分佈相似的數據。在RUL預測中，可以使用GAN生成具有不同RUL標籤的樣本，用於擴充訓練數據集，提升模型的泛化能力。
可以根據具體的應用場景和數據特點，選擇合適的特徵空間規整方法，或將多種方法結合使用，以達到更好的RUL預測效果。

如何將MGSC框架與其他深度學習模型（如Transformer）結合，構建更強大的RUL預測模型？

將MGSC框架與其他深度學習模型（如Transformer）結合，可以充分利用不同模型的優勢，構建更強大的RUL預測模型。以下提供一種結合MGSC和Transformer的模型設計思路：
模型結構:

編碼器(Encoder): 使用Transformer模型作為編碼器，提取輸入時間序列數據的深層特徵表示。Transformer模型具有強大的序列建模能力，可以捕捉數據中的長距離依賴關係，提取更豐富的特徵信息。
多粒度監督對比學習模塊(MGSC Module): 在Transformer編碼器之後，添加MGSC模塊，對編碼器輸出的特徵表示進行規整。

粗粒度對比：使用HS標籤作為類別標籤，對Transformer編碼器輸出的特徵進行監督對比學習。
細粒度對比：在每個HS類別內，使用RUL標籤作為類別標籤，對Transformer編碼器輸出的特徵進行監督對比學習。

迴歸層(Regression Layer): 使用全連接神經網絡作為迴歸層，將MGSC模塊輸出的特徵映射到RUL預測值。
訓練策略:

預訓練Transformer編碼器: 使用大量的無標籤數據，對Transformer編碼器進行預訓練，使其學習到通用的時間序列特徵表示。
聯合訓練: 使用帶有RUL標籤的數據，聯合訓練Transformer編碼器、MGSC模塊和迴歸層，使得模型能够同時學習特徵表示和RUL預測。
優勢:

更強的特征提取能力: Transformer模型可以捕捉時間序列數據中的長距離依賴關係，提取更豐富、更具表達力的特徵信息。
更有效的特徵空間規整: MGSC模塊可以對Transformer編碼器輸出的特徵進行規整，使得具有相同RUL的樣本在特徵空間中聚集，提升RUL預測的準確性。
其他結合方式:

可以探索使用Transformer模型替代MGSC框架中的CNN和LSTM模型，構建完全基於Transformer的RUL預測模型。
可以研究將MGSC框架的思想應用於Transformer模型的内部結構，例如在Transformer的注意力機制中引入監督對比學習，以提升模型的性能。
總之，將MGSC框架與其他深度學習模型（如Transformer）結合，可以充分利用不同模型的優勢，構建更強大的RUL預測模型。需要根據具體的應用場景和數據特點，選擇合適的模型結構和訓練策略，以達到最佳的預測效果。