一种面向在线目标域偏移下旋转机械故障诊断的广义域自适应方法

本发明公开了一种面向在线目标域偏移下旋转机械故障诊断的广义域自适应方法，涉及工业机械故障诊断技术领域，包括下述步骤：数据集的收集与预处理；根据源域数据生成目标域漂移数据；面向目标域漂移的混合域适应学习；在线阶段在线数据的判定。本方法实现了目标域数据的有效增强与多域特征的自适应对齐，显著提升了跨域故障诊断的准确性，在提升生成目标域漂移数据多样性的同时，确保生成数据对后续故障诊断产生正向作用；一方面实现目标域与偏移域的域鉴别对齐，另一方面完成目标域与源域的联合分布对齐，实现源域与目标域特征空间的深度对齐及知识迁移，最终通过融合分类模块实现目标域及偏移数据的实时故障诊断。