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本文评估了SelF-Rocket在电气和机械系统多类故障诊断中的应用，引入了一种多变量扩展，并在基准数据集上将其与基于ROCKET的方法进行了比较。
本文介绍了频谱混叠前置任务（SAP），一种面向旋转机械故障诊断的自监督学习方法。通过有意对振动信号进行欠采样，并训练Transformer重建原始频谱，SAP学习到具有判别性的频域表示，从而在有限标注数据下实现强大的分类性能。