基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法

一种基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法，属于机电设备故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步，机电设备数据增强与预处理；第二步，使用基于通道‑空间注意机制的选择性卷积核SKCS优化自监督时频对比学习；第三步，使用改进的互相关损失矩阵来衡量频域数据与时域数据之间的相关性，并通过损失函数训练模型；将参数更新后的编码器保留到下游的故障诊断任务中，实现对机电设备故障故障诊断。本发明提高故障表征学习的准确性和鲁棒性，提升跨场景故障诊断的效率和实用性。

《基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法》是一发明专利，专利号为 2025112797075，当前法律状态为已下证，由中国计量大学提出申请，发明人为陆佳炜;陆超;王琪冰;夏彬淳;何雨辰;陈坚伟，申请日期为2025-09-09，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/214 (2023.01)，所属技术领域包括：智能运维、机电设备故障诊断、时频对比学习、自监督故障识别、机电故障特征挖掘、故障信号增强、时频域故障诊断、设备故障检测、自监督对比故障建模、机电故障研判、振动信号故障诊断、时频对比故障识别、故障数据增强、机电设备状态诊断、故障特征对比学习。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法，属于机电设备故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步，机电设备数据增强与预处理；第二步，使用基于通道‑空间注意机制的选择性卷积核SKCS优化自监督时频对比学习；第三步，使用改进的互相关损失矩阵来衡量频域数据与时域数据之间的相关性，并通过损失函数训练模型；将参数更新后的编码器保留到下游的故障诊断任务中，实现对机电设备故障故障诊断。本发明提高故障表征学习的准确性和鲁棒性，提升跨场景故障诊断的效率和实用性。

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