基于表征引导的轴承故障诊断方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于信号特征表征引导的故障诊断方法、系统及存储介质，该方法在构建故障模型时，利用特征提取器获取最后一个卷积层输出的特征图，并采用类激活方法将特征图映射为正负类激活图，再计算训练样本的正类激活图与特征图之间的差异，得到正类特征的激活函数损失值。计算输入样本的负类激活图与抑制常数之间的差异，并将差异值作为负类激活函数的损失值。将负类激活损失、正类激活损失以及分类器的分类损失进行加权融合，进而对故障诊断模型的模型参数进行优化。本发明能驱使故障诊断模型的主干网络聚焦于目标类别，并将故障特征显著区域表达为目标类别的特征，通过提升模型对信号特征的表征能力，改进模型的诊断精度和稳定性。