基于微调原型网络的滚动轴承少样本跨域故障诊断方法

本发明提出基于微调原型网络的滚动轴承少样本跨域故障诊断方法，所述诊断方法使用诊断模型，该模型的构建包括以下步骤；步骤S1：信号预处理；采集滚动轴承在不同工况下的振动信号，将获得的振动信号进行归一化处理；步骤S2：构建数据集；将数据集划分为元训练集和元测试集，并构造多个元训练任务和元测试任务；步骤S3：构建特征提取器；步骤S4：训练网络模型；通过特征提取器获得训练集的特征嵌入，构造其每一类的原型并比较查询点与类原型的距离进行分类，对原型网络进行训练和优化；步骤S5：微调模型，对参数进行进一步优化；本发明能够有效地分类不同类型的特征，具有出色的特征提取能力，能够有效提高少样本跨域故障诊断的准确率。