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本发明属于滚动轴承故障诊断技术领域,公开了一种基于自监督学习的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。该方法解决了监督学习在故障诊断中由于标记数据不足导致的泛化性能差的问题。本发明创新性地在自监督学习模型中加入了一个去噪模块,该模块有效地集成了软阈值和深度学习技术,从而在降噪、特征提取和故障识别方面具有出色的性能,并且在不同数量的标记和未标记数据下都保持了有效性,在实际工作条件下使用有限的标记数据能够保持较高的诊断准确性。相比于传统监督学习方法,本发明具有更高的实用性和经济性,是一种值得推广的故障诊断方
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117592543A
(43)申请公布日2024.02.23
(21)申请号202311503840.5G06N3/0464(2023.01)
(22)申请日2023.11
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