单模态也能准诊
该模型通过改进前馈网络和知识迁移，解决了多模态数据在推理阶段缺失时的诊断难题，并能从含弱故障特征的电流信号中有效学习。
Zhang, Xiaohan · Wang, Han · Chenze, Wang · Xu, Gaowei · 刘鸣 · 刘闯
Information Fusion 2026
模型在推理阶段不依赖多模态数据的同时输入，即使只有振动或电流信号也能工作，克服了现场采集条件受限的问题。
电流信号中的故障特征较弱，模型通过全局知识迁移模块利用振动特征指导电流信号的特征学习，提高了诊断能力。
在两个数据集上分别达到99.96%和100%的诊断准确率，在各种模态可用性场景下均优于其他方法。