(2023 RESS ) Federated multi-source domain adversarial adaptation framework

news2025/4/9 15:41:27

📚 研究背景与挑战

机械设备的故障诊断对于保障生产效率和安全至关重要。传统的智能诊断方法依赖于大量的训练数据，但在实际工业场景中，数据收集受到经济和时间因素的限制。更棘手的是，由于行业竞争和隐私安全问题，不同用户的数据之间存在壁垒，难以直接共享和聚合。这就限制了智能诊断方法在实际工业中的应用。🔒

为了解决这些问题，研究者们提出了一种结合联邦学习和迁移学习的方法，旨在保护数据隐私的同时，实现高效的故障诊断。联邦学习技术允许用户在本地进行模型训练，而不需要上传原始数据，从而保护了数据隐私。🌐

🧩 联邦多源领域对抗自适应框架

1. 联邦特征对齐

联邦特征对齐是该框架的核心思想之一。通过最小化不同客户端数据和目标域数据之间的特征分布差异，可以减少特征对齐过程中的负迁移现象。具体来说，研究者们设计了一个全局特征判别器模块，利用对抗学习来确保源域特征和目标域特征在边缘概率分布上的相似性。🔍

class GlobalFeatureDiscriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GlobalFeatureDiscriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(50 * 4 * 4, 100),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(100, 2),
            nn.Softmax(dim=1)
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

2. 负迁移问题

在联邦转移任务中，存在两种形式的负迁移：个体负迁移和群体负迁移。个体负迁移是指单个客户端的模型更新导致全局模型性能下降，而群体负迁移则是由多个客户端的模型更新共同导致的性能下降。为了解决这些问题，研究者们提出了一个联合投票方案，通过聚合局部模型的预测结果，生成目标域的伪标签，从而优化全局模型的特征提取过程。🔄

3. 联合投票方案

联合投票方案通过聚合所有客户端的预测结果，生成目标域的伪标签。具体来说，对于每个目标域样本，研究者们取所有客户端预测结果的众数作为最终的伪标签。这种方法不仅提高了目标域的诊断准确性，还增强了模型的鲁棒性。📊

def joint_voting(client_models, target_data, device):
    target_data = target_data.to(device)
    pseudo_labels = []
    for model in client_models:
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            logits, _ = model(target_data)
            pseudo_labels.append(logits.argmax(dim=1))
    pseudo_labels = torch.stack(pseudo_labels)  # Shape: [num_clients, num_samples]
    final_labels = torch.mode(pseudo_labels, 0)[0]  # Majority vote
    return final_labels

🖥️ 实验验证

1. 数据集描述

研究者们使用了三个滚动轴承数据集来测试所提方法的有效性，包括SDUSTD、JXUSTD和PUD。这些数据集涵盖了多种故障模式和不同工况，为实验提供了丰富的数据支持。📊

2. 对比方法

为了验证所提方法的有效性，研究者们与四种联邦领域适应方法进行了对比实验，包括Baseline、FMAAN-V、FMDAN-V和FMDAAN。这些方法在结构参数和超参数上与所提方法保持一致，以确保实验的公平性。📊

3. 结果分析

实验结果表明，所提方法FMDAAN-V在三个数据集上的平均诊断准确率分别为100%、97.95%和98.63%，高于其他四种方法。此外，FMDAAN-V在不同任务中的标准偏差较低，表明其具有更好的稳定性和泛化能力。🎉

def federated_learning_simulation(num_clients, num_classes, num_epochs, device):
    # Generate mock datasets
    source_domain_data = [generate_mock_dataset(1000, 784, num_classes) for _ in range(num_clients)]
    target_domain_data, _ = generate_mock_dataset(500, 784, num_classes)

    # Initialize global model
    global_model = CNNModel(num_classes).to(device)
    client_models = [CNNModel(num_classes).to(device) for _ in range(num_clients)]

    for epoch in range(num_epochs):
        # Local training
        for i in range(num_clients):
            client_data = source_domain_data[i]
            client_models[i] = local_train(client_models[i], client_data, device)

        # Aggregate models
        global_model = aggregate_models(global_model, client_models, [1/num_clients]*num_clients)

        # Joint voting for pseudo-labels
        target_features = target_domain_data.to(device)
        pseudo_labels = joint_voting(client_models, target_features, device)

    return global_model, pseudo_labels