未知故障识别
在开放环境遇到训练时没见过的轴承故障，它不硬判为已知类型，而是识别为未知；对混杂未知成分的复合故障也能有效诊断。
Mengting, Hu · 罗晨 · Chengxi, Wang · Zhongming, Qiang
Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2025
模型在开放集识别设置下，对训练时没见过的故障不硬归为已知类别，而是标记为未知，避免误判。
即便故障中包含未知成分，模型结合傅里叶变换数据增强，仍能以80%的准确率完成诊断。
模型仅由两个全连接层构成，规模小，便于嵌入到工业监测系统中在线使用。
对训练中未出现的新故障，模型能以97%的准确率将其识别出来，大幅降低漏报风险。