5%标注已知与未知故障
面向标签稀缺的海洋机械故障诊断，通过自监督对比学习与分布外检测，仅需5%标注样本即可同时识别已知和未知健康状态。
Wang, Ruihan · Cheng, Tingting · Yan, Ran
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2025
通过结合一维数据增强策略的自监督对比学习，从大量无标注数据中提取有效特征，大幅降低对标注样本的依赖。
分类器基于类别预测概率和置信度两个输出分布进行分布外检测，不仅能识别已知健康状态，还能识别训练中未见过的新故障条件。
在四个故障诊断案例研究中，SCLODC框架均取得了比其他先进方法更优异的诊断结果。