小样本不确定性下贝叶斯元学习故障诊断泛化增强方法

一种小样本不确定性下贝叶斯元学习故障诊断泛化增强方法，属于数据处理技术领域。方法中，对于给定待诊断目标小样本，使用样本筛选器推断待诊断目标小样本是否为未知异常样本，若是未知异常样本，则结束推理；若不是未知异常样本，预测其置信度，判断置信度是否小于阈值，若小于阈值，则拒绝诊断，若大于或等于阈值，使用诊断模型根据样本推断样故障模式，并将其作为置信度不低于阈值的诊断结果输出。本发明基于不确定性度量的样本筛选器，解决分布外数据检测并提供拒绝诊断的基准，为轴承、齿轮箱、电机、电作动器等的故障诊断模型引入拒绝选项，使其能够合理的拒绝诊断当前的监测样本，增强元学习故障诊断模型的泛化能力。