基于多类对比学习的零样本故障诊断方法、系统及设备

本发明属于故障诊断领域，具体涉及基于多类对比学习的零样本故障诊断方法、系统及设备，其方法包括：将通过预训练语言模型得到故障原型向量特征和通过多尺度特征融合模型得到的多尺度故障特征进行多类对比学习，改变模型参数，得到优化预训练语言模型和优化多尺度特征融合模型；将未知类别故障的故障描述文本输入到优化预训练语言模型得到未知类别的故障原型元组；将待诊断故障样本输入到优化多尺度特征融合模型得到待诊断故障样本的多尺度融合故障特征；将待诊断故障样本的多尺度融合故障特征与未知类别的故障原型元组进行相似度比较，选择相似度最高的未知类别的故障原型对应的故障类别作为诊断结果。本申请具有提高故障诊断的准确性的效果。