小样本电动机故障辨识方法、模型训练方法、装置和设备

本发明公开了一种小样本电动机故障辨识方法、模型训练方法、装置和设备，涉及电动机故障识别技术领域，方法包括：电动机故障识别模型包括格拉姆角场模块、二维卷积模块和压缩激励模块，格拉姆角场模块用于将训练样本数据集中的多个训练样本分别通过极坐标映射和格拉姆矩阵运算转换为二维图像，以保留训练样本中信号的时间依赖性特征和非线性特征；二维卷积模块用于基于多尺度卷积核组提取二维图像中不同尺度的特征，得到特征提取结果；压缩激励模块用于动态调整特征通道的权重，以增强关键特征并抑制冗余特征；本发明能够满足电动机故障辨识的小样本、工况复杂多变的应用场景下的故障诊断需求，提升对信号中噪声干扰鲁棒性，保证诊断结果可靠性。