国家知识产权局信息显示，重庆大学;重庆水泵厂有限责任公司申请一项名为“一种基于小样本度量学习的核主泵故障诊断方法”的专利，公开号CN121765546A，申请日期为2025年12月。

专利摘要显示，本发明涉及一种基于小样本度量学习的核主泵故障诊断方法，包括以下步骤：S1、故障信号采集：通过布置于核主泵的多个传感器采集原始故障信号；S2、多模态特征提取：对步骤S1获得的原始故障信号进行并行双分支平行处理，进而提取时序特征、图像特征两模态的特征；S3、特征动态融合：将步骤S21得到的局部时序特征与步骤S22得到的图像局部特征输入至Transformer编码器中进行特征动态融合，获得融合后的深度特征；S4、故障诊断与输出：将步骤S3融合后的深度特征输入至基于元学习训练的故障诊断网络，输出最终的故障类型诊断结果；解决核主泵在高温、高压、高辐射及强流体扰动等极端服役环境下，振动信号成分复杂、单一模态特征无法全面反映设备运行状态的问题。

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作者：情报员