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摘要：本发明公开了一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统，包括：采集原始CWRU轴承振动信号，并将所述原始CWRU轴承振动信号划分为训练集和测试集，其中，训练集包括：已知类和未知类；对所述原始CWRU轴承振动信号进行预处理，获得RGB彩色振动图像；基于所述RGB彩色振动图像，建立轴承故障诊断模型；对所述轴承故障诊断模型进行微调；基于微调后的所述轴承故障诊断模型对待测的轴承进行故障诊断。本发明提出了一种用于轴承故障诊断的基于对比学习的半监督学习方式OSCL，同时利用少量已知类标记数据和包含已知类和未知类的大量未标记数据联合训练，更加适用于真实工业场景下的轴承故障智能诊断。
主权项：1.一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：采集原始CWRU轴承振动信号，并将所述原始CWRU轴承振动信号划分为训练集和测试集，其中，训练集包括：已知类和未知类；对所述原始CWRU轴承振动信号进行预处理，获得RGB彩色振动图像；基于所述RGB彩色振动图像，建立轴承故障诊断模型；对所述轴承故障诊断模型进行微调；基于微调后的所述轴承故障诊断模型对待测的轴承进行故障诊断。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统
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