基于动量对比学习和元学习的装备传动系统开集故障诊断方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于动量对比学习和元学习的装备传动系统开集故障诊断方法、装置、设备及介质，涉及设备故障诊断技术领域，包括：获取传动系统运行数据，对运行数据进行处理划分，得到时序片段，从时序片段中选取部分样本，构建正负对样本集，对时序片段进行特征提取，得到高维特征向量，将高维特征向量和正负对样本集的数据输入预设分类模型中，得到预测类别概率，根据预测类别概率得到故障类别。通过动量对比学习和元学习，利用少量样本构建正负对，提取高维特征并预测故障类别，提高了跨域和小样本场景下的故障诊断准确性与效率。