小样本轴承故障诊断研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2023年第6期北京时间：

作者：司伟伟, 岑健, 伍银波, 胡学良, 何敏赞, 杨卓洪, 陈红花

单位：1.广东技术师范大学 自动化学院，广州 510665；2.广州市智慧建筑设备信息集成与控制重点实验室，广州 501665；3.中国石油化工股份有限公司 广州分公司，广州 510726

摘要：随着数据时代的来临，基于数据驱动的轴承故障诊断方法表现出了优越的性能，但是此类方法依赖大量标记数据，而在实际生产过程中很难收集到大量的数据，因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。对小样本条件下的轴承故障诊断方法进行了回顾，并将其分为两类：基于数据的方法和基于模型的方法。其中基于数据的方法是从数据角度对原始样本进行扩充；基于模型的方法是指利用模型优化特征提取或者提高分类精度等。总结了当前小样本条件下故障诊断方法的不足，并展望了小样本轴承故障诊断的未来。

关键词：小样本,故障诊断,数据扩充,元学习,迁移学习