变转速下精度最高提升7.36%
针对高速列车轴承变转速与标注稀缺问题，该自监督预训练框架通过时序交叉对比学习域不变表征，仅用少量标注即可微调实现高精度诊断。
Yuyan, Li · 王天天 · 谢劲松 · Yang, Jinsong · Tongyang, Pan · Niu, Buzhao · Xiang, Yu
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
通过自监督预训练学习域不变表征，模型在变转速测试数据上的诊断准确率提升最高达7.36%。
上游预训练阶段无需标签，下游任务仅利用少量标注样本进行微调，即可获得高精度诊断模型。
在公开变转速轴承数据集上同样验证了方法的有效性，便于研究者复现和比较。