基于多模态SPM的电机性能小样本分类测评方法

本申请涉及电机性能分类测评领域，提出基于多模态SPM的电机性能小样本分类测评方法。从数据集中提取原始数据信号切片、时频图、启动‑停止形态参数组合、循环双谱图形特征四类特征样本集；建立自适应比例决策模型划分支撑集与查询集；先将支撑集数据输入到Swin‑T模块特征提取，再随机选取部分特征输入多模态SPM模块特征增强；将查询集数据并行输入DA和多模态生成对抗网络模块进行数据扩充，两路融合后经双通道注意力机制筛选强化；按电机性能等级的“物理距离”筛选正负样本对并计算对比损失优化模型，再经全连接层和分类函数实现精准测评。该框架解决了传统方法精度低的问题，提升了电机性能分类测评的准确性，应用前景广泛。