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基于知识增强与自监督学习的小样本轴承故障诊
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摘要：研究背景与问题 随着工业自动化程度的不断提高，轴承作为机械设备的关键部件，其正常运行对设备的稳定性和可靠性至关重要。然而，传统的轴承故障诊断方法往往依赖于大量的故障
研究背景与问题
随着工业自动化程度的不断提高，轴承作为机械设备的关键部件，其正常运行对设备的稳定性和可靠性至关重要。然而，传统的轴承故障诊断方法往往依赖于大量的故障样本数据，这在实际应用中往往难以实现。特别是在轴承故障数据稀缺的情况下，传统的诊断方法往往难以达到满意的诊断效果。因此，如何在有限故障数据条件下，提高轴承故障诊断的准确性和效率，成为当前研究的热点问题。
研究方法
为了解决上述问题，本研究提出了一种基于知识增强与自监督学习（self-supervised learning, SSL）的小样本轴承故障诊断方法。该方法首先通过知识增强技术，将领域知识融入数据驱动模型中，以丰富模型的知识储备，提高模型的泛化能力。具体而言，我们采用了一种基于知识图谱的嵌入方法，将轴承的物理特性和故障模式等知识转化为向量表示，并与原始数据特征进行融合。其次，为了进一步挖掘数据中的潜在信息，我们引入了自监督学习技术，通过设计有效的自监督任务，使得模型在训练过程中不断优化自身，提高对轴承故障特征的提取能力。
核心结果
实验结果表明，与传统的故障诊断方法相比，所提出的方法在有限故障数据条件下，能够显著提高轴承故障诊断的准确率。具体来说，在仅有少量故障样本的情况下，该方法在故障分类任务上的准确率达到了95%以上，远高于其他方法。此外，通过对比实验，我们发现知识增强和自监督学习在提高模型性能方面具有协同效应，能够有效提升模型在复杂环境下的鲁棒性。
结论与意义
本研究提出了一种基于知识增强与自监督学习的小样本轴承故障诊断方法，为解决轴承故障诊断中样本稀缺问题提供了一种新的思路。该方法不仅能够有效提高轴承故障诊断的准确性和效率，而且具有较好的泛化能力，能够适应不同的工况和环境。这对于提高工业设备的运行可靠性和维护效率具有重要意义。此外，本研究提出的方法也为其他领域的小样本学习问题提供了借鉴和参考，具有一定的理论价值和实际应用前景。
文章来源：《控制工程》 网址: http://www.kongzhigongcheng.cn/qikandaodu/2026/1027/332.html