基于小样本学习的故障诊断模型、方法、系统、装置和可读介质

本发明涉及故障诊断技术领域，尤其是一种基于小样本学习的故障诊断模型、方法、系统、装置和可读介质。本发明提出的基于小样本学习的故障诊断模型的构建方法，首先在目标运动部件上采集振动信号数据，将振动信号数据转换为特征图像，以构建存储有标注故障类别的特征图像的数据集；然后令构建的故障诊断模型在数据集上进行机器学习；故障诊断模型包括特征提取模块和归类模块，特征提取模块基于残差元素乘法网络学习特征图像的深度局部描述符以输出局部特征，归类模块基于特征提取模块的输出采用邻近分类算法查询特征图像与各故障类别的相似性。本发明所提方法可显著提升故障诊断效果，并改善小样本下训练样本不平衡时诊断结果的准确率。