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近期，來(lái)自清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京華控智加科技有限公司和華北電力大學(xué)的研究者聯(lián)合發(fā)布首個(gè)多模態(tài)工業(yè)信號(hào)基座模型FISHER，采用搭積木的方法對(duì)異質(zhì)工業(yè)信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)一建模。目前技術(shù)報(bào)告和權(quán)重均已開(kāi)源，歡迎使用！

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2507.16696GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/jianganbai/FISHER

研究背景

近年來(lái)，越來(lái)越多的工業(yè)設(shè)備被安裝上傳感器以監(jiān)控工作狀態(tài)。然而安裝傳感器容易，如何高效分析工業(yè)信號(hào)卻很難，因?yàn)椴煌瑐鞲衅鞑杉墓I(yè)信號(hào)具有極大的異質(zhì)性。本文中，我們將其總結(jié)為M5問(wèn)題：多模態(tài)、多采樣率、多尺度、多任務(wù)和少故障。

受到M5問(wèn)題影響，現(xiàn)有方法大多只分析小范圍的工業(yè)信號(hào)，例如基于振動(dòng)的軸承故障診斷，所采用的模型也均為在小數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的小模型。然而這些模型未能發(fā)掘大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)，也未能利用不同模態(tài)之間的互補(bǔ)性。另一方面，對(duì)于工業(yè)運(yùn)維的每個(gè)子問(wèn)題，都需要單獨(dú)開(kāi)發(fā)和部署專門的模型，大大增加了實(shí)際應(yīng)用的復(fù)雜度。

研究動(dòng)機(jī)

盡管工業(yè)信號(hào)表面上差異大，其內(nèi)在特征和語(yǔ)義信息卻很相似：

語(yǔ)義信息相同：信號(hào)都反映了相同的健康狀態(tài)。產(chǎn)生機(jī)理相似：聲音（鼓膜震動(dòng)）和振動(dòng)同根同源。分析手段相似：基本都采用譜分析方法。故障模式相似：設(shè)備由零件組成，不同設(shè)備之間有借鑒性。任務(wù)特征共享：一個(gè)特征向量可表征多個(gè)健康管理任務(wù)。

基于此，我們認(rèn)為是可以使用單一模型對(duì)異質(zhì)工業(yè)信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)一建模。由于信號(hào)內(nèi)部存在相似性，通過(guò)scaling，可以讓模型逐漸學(xué)會(huì)這些相似性，進(jìn)而迸發(fā)出更為強(qiáng)大的表征能力，實(shí)現(xiàn)里程碑式提升。由此我們開(kāi)發(fā)了FISHER模型。

FISHER模型介紹

FISHER模型是首個(gè)面向多模態(tài)工業(yè)信號(hào)的基座模型。它以子帶為建模單元，通過(guò)堆積木的方式表征整段信號(hào)，可處理任意采樣率的工業(yè)信號(hào)。詳細(xì)介紹如下：

子帶建模

譜分析是語(yǔ)音和信號(hào)分析常用的手段。與語(yǔ)音模型常采用的Mel譜不同的是，F(xiàn)ISHER采用短時(shí)傅里葉變換（STFT）作為信號(hào)輸入特征，這是由于1）故障分量往往出現(xiàn)在高頻2）對(duì)于旋轉(zhuǎn)類機(jī)械，倍頻關(guān)系往往很重要。為保證不同采樣率下時(shí)頻分辨率相同，F(xiàn)ISHER中的STFT采用固定時(shí)長(zhǎng)的窗長(zhǎng)和幀移。

當(dāng)數(shù)據(jù)量增大時(shí)，多采樣率是模型必須要應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。之前方法將信號(hào)全部重采樣至固定采樣率（例如16kHz），從而丟失了關(guān)鍵的高頻信息，特別是對(duì)于44.1kHz及以上的高帶寬信號(hào)。在FISHER中，我們不再進(jìn)行重采樣，而是利用信號(hào)在不同采樣率下的特點(diǎn)進(jìn)行建模。

如下圖所示，對(duì)同一信號(hào)源使用不同采樣率進(jìn)行觀測(cè)時(shí)，共有頻帶基本一致，而高采樣率會(huì)有額外的高頻子帶，也就是說(shuō)高采樣率的增益來(lái)源于更多子帶信息。而另一方面，工業(yè)信號(hào)常見(jiàn)的采樣率有16kHz，32kHz，44.1kHz和48kHz，這些采樣率近似存在公約數(shù)（如2kHz和4kHz），故STFT譜可視作多個(gè)固定寬度子帶的拼接。

因此FISHER采用固定寬度的子帶作為建模單元，將子帶信息用搭積木的方式拼接成整段信號(hào)的表征。具體而言，STFT譜被切分為固定寬度的子帶，每個(gè)子帶被模型單獨(dú)處理。最終的信號(hào)表征是每個(gè)子帶表征的拼接。

模型架構(gòu)

FISHER包括1個(gè)ViTEncoder和1個(gè)CNNDecoder，采用「老師-學(xué)生」自蒸餾預(yù)訓(xùn)練。具體而言，老師Encoder是學(xué)生Encoder的指數(shù)滑動(dòng)平均（EMA），僅學(xué)生Encoder和學(xué)生Decoder具有梯度。切分后的子帶的80%被mask，未被mask的20%送入學(xué)生Encoder，處理后再與被mask部分按原位置拼接，送入學(xué)生Decoder。老師Encoder則輸入整個(gè)子帶，輸出則作為蒸餾的目標(biāo)。自蒸餾過(guò)程分別在[CLS]層次和patch層次進(jìn)行監(jiān)督。預(yù)訓(xùn)練結(jié)束后，僅保留學(xué)生Encoder用于后續(xù)評(píng)估。

我們目前開(kāi)源了FISHER的3個(gè)不同尺寸：tiny（5.5M），mini（10M）和small（22M）。所有模型均在1.7萬(wàn)小時(shí)的混合數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

RMIS基準(zhǔn)介紹

為評(píng)估模型在各種健康管理任務(wù)上的性能，我們提出了RMIS基準(zhǔn)。RMIS基準(zhǔn)包含5個(gè)異常檢測(cè)數(shù)據(jù)集和13個(gè)故障診斷數(shù)據(jù)集，涵蓋4個(gè)模態(tài)。這里異常檢測(cè)為正常/異常2分類問(wèn)題，但訓(xùn)練集不包含異常；故障診斷為多分類問(wèn)題，訓(xùn)練集和測(cè)試集均包含所有類別。為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸逃械男阅埽Ｐ驮谒袛?shù)據(jù)集上均使用相同的KNN配置進(jìn)行推斷，不進(jìn)行微調(diào)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們先在RMIS基準(zhǔn)上對(duì)常見(jiàn)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行篩選，然后采用5個(gè)最好的模型作為基線，涵蓋了5M到1.2B的多個(gè)尺寸。由于語(yǔ)音模型的效果普遍偏差，故我們并未對(duì)比。

基準(zhǔn)得分

在RMIS基準(zhǔn)上，F(xiàn)ISHER的3個(gè)版本分別較基線至少提升了3.91%，4.34%和5.03%，展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力。按任務(wù)分析，在異常檢測(cè)任務(wù)上，F(xiàn)ISHER僅略低于BEATs；而在故障診斷任務(wù)上，F(xiàn)ISHER大幅超過(guò)BEATs在內(nèi)的所有基線，這主要得益于FISHER能利用完整的頻帶，而基線模型只能利用到16kHz。此外，目前開(kāi)源的FISHER模型最大也只有22M，遠(yuǎn)小于基線常見(jiàn)的90M。

Scaling效果

上圖對(duì)比了各個(gè)模型的RMIS得分隨模型大小變化的曲線?？梢钥吹紽ISHER的曲線遠(yuǎn)高于基線系統(tǒng)的曲線，即使是最小的FISHER-tiny也能超過(guò)所有基線系統(tǒng)。這說(shuō)明FISHER的預(yù)訓(xùn)練模式更優(yōu)越，scaling更有效。

另一方面，我們觀察到100M似乎是scaling曲線的分界點(diǎn)。我們猜測(cè)這是由于工業(yè)信號(hào)重復(fù)度較高，現(xiàn)有大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的工業(yè)信號(hào)去重后至多支持100M模型的訓(xùn)練。因此訓(xùn)練信號(hào)基座模型時(shí)，數(shù)據(jù)的配比需要增大，數(shù)據(jù)清洗將是scalingup的關(guān)鍵。此外，考慮到FISHER的成功，Test-TimeScaling似乎也是可行的方向。

變切分比

對(duì)于12個(gè)不提供官方切分的數(shù)據(jù)集，我們首先繪制了模型在變切分比場(chǎng)景下的工作曲線，然后估計(jì)了曲線下面積。如上表所示，F(xiàn)ISHER具有最大的曲線下面積，說(shuō)明其在變切分比場(chǎng)景下依舊具有卓越的性能。

扒一扒長(zhǎng)坂坡之戰(zhàn)!劉備攜民渡江,到底是偽君子還是真英雄?

在后來(lái)的時(shí)代，可能有些人將劉備視為偽君子_-。然而，對(duì)于那個(gè)時(shí)代逃難的百姓來(lái)說(shuō)，劉備卻是他們心目中的英雄！劉備帶著十多萬(wàn)民眾，連家?guī)Э冢蚰铣吠恕?。由于帶著眾多老百姓，他每天只能行進(jìn)十多里。而與此同時(shí)，曹操在得知?jiǎng)淠咸雍?，?nèi)心也非常焦急|。曹操擔(dān)心劉備真的占領(lǐng)了長(zhǎng)江和江陵，這樣一來(lái)，憑借長(zhǎng)江的天然有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊-_。
懷疑劉備匡扶漢室的背后藏著的野心；懷疑劉備愛(ài)護(hù)百姓的仁德是收攏人心的手段；懷疑劉備長(zhǎng)坂坡怒摔阿斗是逢場(chǎng)作戲。很多人抱著相同的想法，于是冠以劉備“大耳賊”、“偽君子”的稱號(hào)|-。人們開(kāi)始喜歡曹操的真性情，真小人_-。民國(guó)初期李宗吾的一本《厚黑學(xué)》更是讓人堅(jiān)定了這樣的想法，書中揭露了人性黑暗自私的一面，人到此結(jié)束了？。

劉備是一個(gè)偽君子,還是一個(gè)真英雄?

由于小說(shuō)《三國(guó)演義》與正史《三國(guó)志》很不相同的原因，連累劉備一直飽受爭(zhēng)議，被人說(shuō)成是一個(gè)假仁假義的偽君子。但是近年來(lái)隨著網(wǎng)絡(luò)上大眾化討論的盛行，人們對(duì)劉備這個(gè)起自于平民中的人物的肯定占了上風(fēng)，說(shuō)這樣的劉備即使是一個(gè)偽君子，但他能偽裝一輩子，那還不是一個(gè)真英雄是什么？（一）不求同年同月同日到此結(jié)束了？。
有的人說(shuō)劉備是真英雄，也有人說(shuō)劉備是假仁義_。作為三國(guó)時(shí)期蜀漢政權(quán)的開(kāi)國(guó)之君，他的一生跌宕起伏，從二十歲開(kāi)始創(chuàng)業(yè)，經(jīng)歷無(wú)數(shù)次戰(zhàn)敗和逃亡，但他從未放棄過(guò)要匡扶漢室的決心，直到六十歲，在漢中之戰(zhàn)痛扁曹老板，他才算真正嘗到了勝利的滋味|-。劉備到底是個(gè)怎樣的人？讓我們一口氣看完劉備的傳奇一生。劉備，字好了吧！

劉備到底是真英雄還是“影帝”?

劉備這個(gè)人物可能是歷史上一個(gè)比較獨(dú)特的存在，首先在眾多開(kāi)國(guó)之君中，劉備可能是民間口碑和評(píng)價(jià)最好的一個(gè)人，向來(lái)以重情重義和仁義待人著稱_。另外一點(diǎn)是劉備雖然建立了一個(gè)割據(jù)政權(quán)，在某種程度上也算不上正統(tǒng)_。但他可能是中國(guó)歷史上唯一一個(gè)，從割據(jù)政權(quán)一步一步走到正統(tǒng)位置，而且這個(gè)正統(tǒng)不僅是國(guó)家承認(rèn)，在民間有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊。
但是劉備卻沒(méi)有這樣做，他在等，等關(guān)羽被東吳所害的消息傳來(lái)之后，假仁假義的大哭一場(chǎng)然后集結(jié)大軍準(zhǔn)備討伐東吳，有很多人說(shuō)關(guān)羽被東吳所害之后，劉備集結(jié)大軍攻打東吳其目的不是為了給關(guān)羽報(bào)仇，報(bào)仇只是一個(gè)幌子，他真正的目的是東吳的地盤和荊州——。說(shuō)劉備是真英雄的幾個(gè)緣由：普通人到了劉備這個(gè)年紀(jì)，早已沒(méi)有了后面會(huì)介紹。

免責(zé)聲明：本文內(nèi)容由開(kāi)放的智能模型自動(dòng)生成，僅供參考。