轴承故障诊断对比学习代码

对比学习（Contrastive Learning）是一种无监督学习方法，可以用于轴承故障诊断。下面给出一个简单的轴承故障诊断对比学习代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载轴承数据集
data = np.load('bearing_dataset.npy')
labels = np.load('bearing_labels.npy')

# 构建对比学习模型
input_shape = (data.shape[1],)

input_a = Input(shape=input_shape)
input_b = Input(shape=input_shape)

# 共享的特征提取网络
shared_encoder = tf.keras.Sequential([
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu')
])

encoded_a = shared_encoder(input_a)
encoded_b = shared_encoder(input_b)

# 对比损失函数
def contrastive_loss(y_true, y_pred):
    margin = 1
    return tf.reduce_mean(y_true * tf.square(y_pred) + (1 - y_true) * tf.square(tf.maximum(margin - y_pred, 0)))

# 构建对比学习模型
contrastive_model = Model(inputs=[input_a, input_b], outputs=encoded_a - encoded_b)

# 编译模型
contrastive_model.compile(optimizer='adam', loss=contrastive_loss)

# 训练模型
contrastive_model.fit([data, data], labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用训练好的模型进行特征提取
encoded_data = shared_encoder.predict(data)

以上代码演示了一个简单的对比学习模型，其中使用了共享的特征提取网络来提取轴承数据的特征。对比损失函数用于训练模型，通过最大化正样本间的相似性和最小化负样本间的相似性，使得同一类别的轴承数据在特征空间中更加接近，不同类别的轴承数据更加分散。最后可以使用训练好的模型对轴承数据进行特征提取。

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外，数据集的加载和预处理等步骤未在代码中给出，需要根据实际情况进行添加。