时频特征对齐算法

数控机床过程监控

该算法在自监督框架下对齐时域与频域特征，可从无标签数据中学习鲁棒表示，只需少量标注样本即可实现高效的机床故障诊断。

Yadong, Xu · Ji, Jinchen · Sun, Yuxin · 黄思翰 · Zhao, Zhiheng · George Q., Huang

Journal of Manufacturing Systems 2025

技术优势

无需大量标注

预训练阶段可从无标签数据中建立鲁棒特征表示，微调时仅需少量标注样本。

时频特征互补

专用模块将时域与频域特征映射到统一空间，利用互补性获得更全面的表示。

应用场景

• 数控机床过程监控：部署到机床监控系统，用少量标注微调后实现实时故障诊断。
• 制造设备预测性维护：从无标签运行数据中学习特征，提前发现故障迹象，减少非计划停机。