智能故障诊断：小样本红外电机图像分析技术研究
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v8i2.18495
Abstract
针对红外电机故障诊断中小样本数据导致模型泛化性不足的问题，本文开展智能诊断技术研究。构建小样本红外电机故障图像数据集，融合注意力机制改进特征提取网络，强化故障区域特征表征。引入元学习算法优化模型训练范式，提升模型在少样本场景下的自适应能力。通过对比实验验证所提方法的有效性，为工业电机红外故障诊断提供可行技术路径。
Keywords
小样本红外图像；电机故障诊断；特征强化提取；元学习训练
Full Text
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[1] 卜婷.电机电气故障红外图像分割方法研究[J].今日制造与升级，2024，（11）：132-134.
[2] 张香瑞.基于红外图像特征分析的电机电气故障定位方法研究[D].西安建筑科技大学，2023.
[3] 张健，张丽峰，刘晋锋.基于红外图像的井下电缆故障检测装置在煤矿井下供电系统中的应用标准[J].中国石油和化工标准与质量，2022，42（17）：118-120.
[4] 付会凯，王益普.图像优化在红外热成像电机故障诊断中的应用[J].新乡学院学报，2024，41（06）：51-54.
[5] 许伯强，吴咏诗，尹彦博，等.基于跨范式特征融合与小样本学习的异步电机红外图像故障诊断[J/OL].电力自动化设备，1-7[2025-12-27].
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