基于孪生神经网络的小样本故障诊断方法

本发明提出一种基于孪生神经网络的小样本故障诊断方法，包括：S1、对选择好的传感器数据进行统计特征提取，并进行归一化处理；S2、将处理后的统计特征根据原始标签是否相同划分为正负样本对；S3、将处理好后的统计特征数据组合成成对的样本来训练孪生神经网络模型；S4、训练完成的特征提取器提取的特征构建分类器，并使用特征到状态类别的映射关系进行训练，本发明利用深度学习网络来构建特征提取器，可以在小样本条件下学习到与故障相关的关键特征，以提高模型诊断能力。