一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法

本发明公开了一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法，用于解决不同工作条件下的小样本故障检测问题。本发明将工况的先验知识嵌入到模型无关元学习框架中，以提高学习能力。使用元学习框架构建多个小样本任务，利用卷积神经网络对样本进行特征提取，构建表示工况模式的嵌入向量，引入样本注意力机制，确保在生成嵌入向量过程中，包含更多工况模式信息的样本具有更高的权重。在元学习的基础分类器引入多个条件层，使用特征线性调制方法，通过计算嵌入向量生成调制参数，进而对基础分类器网络的参数进行逐点的调整，引用工况先验信息。