高端设备故障跨设备迁移诊断方法、装置、设备和存储介质

本发明公开了高端设备故障跨设备迁移诊断方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获取源设备多工况下机械部件各故障类型的振动信号数据；对振动信号数据进行预处理生成源模型的训练样本数据，通过源模型的训练样本数据对多尺度卷积神经网络模型进行训练得到源模型；获取目标设备与源设备的相似机械部件的故障特征，根据目标设备的故障类型对具有不同故障特征的源模型的模块参数进行调整与迁移，生成目标模型的模型参数集；根据目标模型的模型参数集，构建基于多尺度卷积神经网络的目标模型，解决了高端设备样本数量少生成的故障诊断模型准确度差的问题。