一种变工况旋转机械开集故障诊断方法及系统

本发明属于机械故障诊断技术领域，公开了一种基于加权域对抗迁移网络的变工况旋转机械开集故障诊断方法及系统，该方法包括：采集旋转机械在不同工况下的原始振动信号，构建源域数据集和目标域数据集；目标域样本数据增强，构建正负样本对；构建用于识别已知故障类型和未知故障类型的加权域对抗迁移网络。基于权重自适应的切片瓦瑟斯坦差异模块优化训练；基于加权对抗域适应和最大均值差异技术，采用分离对抗学习，实现已知故障类别和未知故障类别分离和识别，输出最终的诊断结果。本发明能够构建精确的分类边界，提高了开集故障诊断模型的分类精度和泛化能力，可用于变工况下旋转机械开集智能故障诊断。