结合时空特征融合和参数分层迁移的跨工况故障诊断方法

本发明公开一种结合时空特征融合和参数分层迁移的跨工况故障诊断方法及装置，涉及跨工况故障诊断技术领域。方法包括：获取设备在原始工况和目标工况的运行数据；对原始工况和目标工况的运行数据进行归一化处理，构建原始工况数据集和目标工况数据集；构建以并行CNN‑BiGRU为主体框架的时空双通道网络的故障诊断模型；采用原始工况数据集对模型进行预训练，获得最优参数集；构建与故障诊断模型结构相同的迁移模型；将最优参数集迁移至迁移模型中，冻结CNN层和BiGRU层的所有参数；采用目标工况数据集对迁移模型进行训练，输出训练好的故障诊断模型；将待诊断的设备运行数据输入训练好的故障诊断模型中，输出故障诊断结果。采用本发明可提高故障诊断的准确率。