基于双解耦的多模态故障诊断

本文解决了在未知工况下进行故障诊断的挑战，这是实际应用中的一个关键问题。它提出了一种新颖的多模态方法，利用双解耦和跨域融合来提高模型的泛化能力。多模态数据的使用和域自适应技术是一项重大贡献。代码的可用性也是一个积极的方面。

• •解决了故障诊断模型在未知工况下的性能下降问题。
• •采用双解耦框架来分离模态不变/特定和域不变/特定特征。
• •利用跨域混合融合策略进行数据增强。
• •通过三模态融合机制整合多模态异构信息。
• •在感应电机故障诊断方面，表现优于现有方法。