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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119086068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411431318.5，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统是由李雪;程文肖;武小荷;聂兰顺;战德臣设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统，包括：采集原始CWRU轴承振动信号，并将所述原始CWRU轴承振动信号划分为训练集和测试集，其中，训练集包括：已知类和未知类；对所述原始CWRU轴承振动信号进行预处理，获得RGB彩色振动图像；基于所述RGB彩色振动图像，建立轴承故障诊断模型；对所述轴承故障诊断模型进行微调；基于微调后的所述轴承故障诊断模型对待测的轴承进行故障诊断。本发明提出了一种用于轴承故障诊断的基于对比学习的半监督学习方式OSCL，同时利用少量已知类标记数据和包含已知类和未知类的大量未标记数据联合训练，更加适用于真实工业场景下的轴承故障智能诊断。

本发明授权一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督对比学习的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集原始CWRU轴承振动信号，并将所述原始CWRU轴承振动信号划分为训练集和测试集，其中，训练集包括：已知类和未知类； 对所述原始CWRU轴承振动信号进行预处理，获得RGB彩色振动图像； 基于所述RGB彩色振动图像，建立轴承故障诊断模型； 对所述轴承故障诊断模型进行微调； 基于微调后的所述轴承故障诊断模型对待测的轴承进行故障诊断； 基于所述RGB彩色振动图像，建立轴承故障诊断模型的方法包括：两个阶段； 第一阶段：利用BYOL自监督对比学习网络预训练一个有效的轴承数据特征提取器； 第二阶段：利用少量带标签的已知类训练集数据有监督预训练一个闭集分类器； 利用BYOL自监督对比学习网络预训练一个有效的轴承数据特征提取器的方法包括： 将已知类训练集和测试集的RGB彩色振动图像剔除标签输入到BYOL网络中，经过两种数据增强得到增强视图和； 将输入到在线网络，依次经过作为特征提取器的ResNet50网络，作为投影器的MLP网络，得到经过数据增强处理的振动图像对应的表征和投影； 同样将输入到目标网络，得到表征和； 将投影输入到作为预测器的MLP网络中，得到预测值； 利用少量带标签的已知类训练集数据有监督预训练一个闭集分类器的方法包括： 在训练过程中冻结预训练的轴承数据特征提取器的参数； 将经过数据处理的CWRU数据集输入到闭集分类器得到每种抽成故障类型的概率，取最高的概率作为闭集分类器的分类结果； 对所述轴承故障诊断模型进行微调的方法包括： 在训练的最后阶段，采用预训练的特征提取器和闭集分类器，冻结特征提取器的参数，用预设量带标签的已知类数据和预设量未带标签的已知类和未知类数据训练闭集分类器和开集分类器。

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