时变转速下精准识别未知故障
通过图表示学习与共享类原型对比，该模型在转速时变条件下显式区分已知与未知故障，并动态调整决策边界以提升跨域泛化能力。
Sichao, Sun · Xinyu, Xia · 周华
Journal of Intelligent Manufacturing 2025
通过图表示学习提取时变信号中的潜在故障特征，减少因转速变化导致的不同故障类别特征混杂问题。
利用伪标签序列和置信度阈值自适应机制，动态调整已知类与未知类之间的决策边界，提高开集识别稳定性。
引入共享类子域对齐策略，增强模型从源域到目标域的迁移能力，提升在时变转速工况下的诊断性能。