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摘要：一种基于时序对比学习的设备故障检测方法及系统，它属于设备故障检测技术领域。本发明解决了由于目前缺乏带标签的工业时序数据导致传统时序数据分类方法进行设备故障检测的准确率低的问题。本发明基于传感器采集的数据生成正、负样本对进行模型训练，不需要依赖大量的带标签数据，通过在无标签数据上进行训练，模型能学习到更多样化的特征，再使用少量有标签数据进行下游任务的分类器训练，从而实现设备故障检测和诊断，并提高模型的泛化能力。而且正、负样本对的选取包含正常工作状态和不同异常状态，从而提升模型对设备不同故障形式的检测性能，保证故障检测的准确率。本发明方法可以应用于设备故障检测。
主权项：1.一种基于时序对比学习的设备故障检测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、利用传感器采集待检测设备运行时的时序数据，并对传感器采集的数据进行预处理，获得预处理后的数据；步骤二、将预处理后的数据作为CNN模型的输入，通过CNN模型输出预处理后的数据的特征表示；所述CNN模型是基于对比学习方法训练好的CNN模型；步骤三、将步骤二中输出的特征表示作为支持向量机的输入，通过支持向量机输出设备故障检测结果。
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