一种基于FE-FAGDM的零样本条件下故障诊断方法

本发明提供一种基于FE‑FAGDM的零样本条件下故障诊断方法，属于工业设备故障诊断技术领域。首先，进行故障知识收集，同时基于故障描述和故障维修记录明确出现的故障模式，提取故障模式对应的故障属性；其次，进行监测参数优选，从所有监测参数中优选出对故障属性变化敏感的参数，以此作为故障样本；再次，将优选参数集作为故障样本，对其进行特征重构得到特征重构故障样本；最后，进行引导生成特征重构样本，并选用SVM作为故障诊断模型，实现零样本条件下的故障诊断。本发明将扩散模型强大的数据分布学习能力和语义引导生成方法相结合，提取故障语义属性作为引导，能够实现工业过程中零样本故障模式的故障样本高质量生成，提高故障诊断准确率。