在智能制造装备的智能化升级中，深度学习作为关键技术之一，正逐步渗透至生产、检测、维护等各个环节，一个常被忽视的“盲区”是深度学习在设备故障预测中的局限性，传统上，深度学习模型依赖于大量标记数据来训练，但在设备故障预测中，故障数据往往稀缺且难以获取，导致模型泛化能力受限。
为破解这一难题，我们提出了一种基于自监督学习的深度学习框架，利用未标记的正常运行数据增强模型对故障模式的识别能力，通过设计合理的自监督任务，使模型在无监督状态下学习到设备运行中的微妙变化，进而提高对未知故障的预测精度，这一方法不仅减少了对标记数据的依赖，还拓宽了深度学习在智能制造装备中的应用边界，为设备故障预测提供了新的思路和解决方案。
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