摘要
为解决农业机械轴承故障数据标记成本高,导致基于深度学习的故障诊断方法诊断能力低下的问题,本研究提出一种采取空间嵌入并结合对比学习的半监督方法。该方法首先通过余弦距离度量样本特征间距离,再采取对比学习策略,拉近同类样本间距离,提高特征质量,最后采用凯斯西储大学轴承数据集对所提出的方法进行验证。仿真结果表明,本方法在仅有20%有标签数据的情况下,在测试集上实现了97.5%的诊断准确率,并且该方法具有良好的抗噪性,能适应农业机械运行的强噪声环境,在信噪比为-2的强噪声下,依然具有67.5%的准确率。
