一种自适应估计未知故障类别数量的工业故障检测方法

本发明公开一种自适应估计未知故障类别数量的工业故障检测方法，响应于获取待处理的工业数据，包括有标记工业数据集和无标记工业数据集。构建并训练教师模型，利用教师模型预测输入的工业数据是否为未知故障类别。剪枝工业数据中未被激活的未知故障类别分类头，计算得到估计未知故障类别数量，基于估计未知故障类别数量构建并训练学生模型直至收敛。检测时将待测工业数据输入学生模型，即可预测输出待测工业数据的故障类别。本发明基于参数化分类器并通过知识蒸馏、标记噪声过滤等技术，有效地将已知故障类别分类、未知故障类别检测和聚类，同时能够根据分类头的激活程度和聚类的紧密程度，更加准确地估计未知故障类别的数量。