基于自监督学习与双向注意力融合故障诊断方法及系统

本发明提供基于自监督学习与双向注意力融合故障诊断方法及系统，方法包括：搭建基于自监督跨模态对齐与双向注意力门控融合网络；根据递归图像，获取原始振动信号与原始音频信号；将原始振动信号、原始音频信号分别接入编码器，提取高维特征；将高维特征分别接入多层感知机进行降维，得到降维特征；通过损失函数，对降维特征，最大化正样本对的相似度，最小化负样本对的相似度，进行梯度更新操作，使两个编码器提取互补特征，根据降维特征及互补特征，处理得到第二融合信号，以对调相机进行故障诊断。本发明解决了数据标注的成本和难度较高、对人工操作依赖程度较高的技术问题。