基于自监督对比学习的转辙机故障诊断方法，Python代码

基于自监督对比学习的转辙机故障诊断方法通常涉及利用深度学习模型，比如无监督预训练技术（如SimCLR或MoCo），先对转辙机的数据进行特征提取，然后通过比较相似性来识别潜在的异常情况。这是一种无需标注数据的自我监督学习策略，适用于大规模无标签数据集。

以下是简单的Python代码框架，使用PyTorch库实现一个基础版本：

import torch
from torch.nn import functional as F
from torchvision.transforms import ToTensor

# 加载转辙机图像数据
train_data = ... # 转辙机图像列表
transform = ToTensor()  # 数据预处理

# 自监督学习模块，如SimCLR的网络结构
class SimCLRModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, base_model):
        super(SimCLRModel, self).__init__()
        self.base_model = base_model
        self.projector = nn.Linear(base_model.feature_dim, proj_dim)  # 投影层

    def forward(self, x):
        z1 = self.projector(self.base_model(x[0]))
        z2 = self.projector(self.base_model(x[1]))  # 双输入是为了计算两个样本的嵌入表示
        return z1, z2

# 初始化并加载预训练模型
base_model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
simclr_model = SimCLRModel(base_model)

# 训练过程 - 正确的自监督损失函数在这里应该包含对比学习步骤
def loss_fn(z1, z2):
    # 使用InfoNCE loss
    pos_sim = torch.exp(F.cosine_similarity(z1, z2, dim=-1))
    neg_sim = torch.cat([torch.exp(F.cosine_similarity(z1, other_zs, dim=-1)) for other_zs in z2_list], dim=0)
    neg_sim = neg_sim.mean(dim=1)
    return -torch.log(pos_sim / (pos_sim + neg_sim))

# 假设你有一个数据增强生成器，用于创建成对的数据
data_augmentations = transforms.Compose([...])

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs in data_loader:
        z1, z2 = simclr_model(data_augmentations(inputs))
        loss = loss_fn(z1, z2)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 对新数据进行预测时，只需通过模型得到投影后的向量，然后判断其与其他正常向量的距离以检测故障

请注意，这只是一个简化示例，实际应用可能需要更复杂的网络架构、更细致的数据预处理以及调整超参数。同时，真实场景下还需要配合适当的评估指标来确定模型性能是否良好，并可能需要结合领域知识来进行结果解释。