面向少样本故障诊断的知识自监督深度表征学习方法

摘要： 目前机器学习技术已被广泛应用于工业智能故障诊断中,但其成功应用的前提条件是能够获取到充足的含标签故障数据以对机器学习模型进行训练.实际工业场景中,设备常运行于正常状态,故障数据的获取与标注成本巨大,无法达到模型训练的需求.现有少样本诊断方法通常依赖于额外的有标签数据,无法克服工业场景下的数据采集与标注局限.对此,挖掘关键时序依赖特征以及专家先验知识与故障诊断任务之间的内在关联,... （共9页）