一种基于量子物理信息神经网络的滚动轴承泛化故障诊断方法

本发明公开了一种基于量子物理信息神经网络的滚动轴承泛化故障诊断方法，包括如下步骤：S1：获取滚动轴承运行过程中的振动信号与工况参数，进行预处理、域划分得到元训练集与元测试集；S2：构建量子‑物理信息神经网络模型，包括量子通路、物理通路；S3：特征融合与分类；S4：基于物理感知元学习训练，重复内环‑外环迭代直至模型收敛。本发明与现有技术相比的优点在于：提供一种解决传统故障诊断方法存在的领域偏移问题的量子物理信息神经网络的滚动轴承故障诊断领域泛化方法。