一种融合双重对齐和伪标签的无监督跨设备故障诊断方法及系统

本发明属于设备故障诊断领域，公开了一种融合双重对齐和伪标签学习的无监督跨设备故障诊断方法。通过将全局域适应、条件域对抗与伪标签学习三种机制进行协同优化，实现了“全局‑局部‑实例”三个层次的深度特征对齐与精炼，显著提升了无监督跨设备故障诊断的准确性、鲁棒性和泛化能力，解决了现有域适应方法仅关注全局分布对齐而忽略类别结构，导致目标域上不同故障类别特征发生混淆、诊断精度低下的核心技术难题，以及传统智能诊断模型在应用于新设备或新工况时，必须依赖有标签数据才能保证性能的技术瓶颈。