一种基于对偶域适应神经网络的轴承故障诊断方法

本发明涉及一种基于对偶域适应神经网络的轴承故障诊断方法，包括：利用传感器采集轴承运行数据，获取源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集输入多尺度特征提取器，获得映射后的源域样本和目标域样本；基于源域样本和目标域样本，计算自适应反向传播系数，训练多尺度特征提取器和卷积神经网络；基于训练后的多尺度特征提取器，映射待检测的轴承数据，得到映射后的轴承样本；将映射后的轴承样本输入卷积神经网络，根据输出标签判断轴承故障种类。本发明解决了待检测轴承缺少数据时无法训练模型的问题，能够输出更为准确的轴承故障诊断结果，达到了提升轴承故障诊断模型泛用性和准确率的目的。