基于视觉基础模型的跨域轴承故障诊断方法及系统

一种基于视觉基础模型的跨域轴承故障诊断方法及系统，通过时频映射处理将一维振动信号转换为二维时频图像，保留故障瞬态冲击的物理可解释性，并利用预训练的DINOv3视觉基础模型提取深层语义特征；同时设计分层微调与联合对比损失对齐策略，在少样本目标域条件下实现类内紧凑与类间可分。采用所述诊断方法的诊断系统，包括：时频图像生成模块，用于执行时频映射处理，将一维振动信号转换为二维时频RGB图像；视觉特征提取模块，用于加载预训练的模型，提取特征；分层微调与对比对齐模块，用于模型的微调及联合损失优化；分类输出模块，用于输出目标域故障分类。