一种时变工况下基于伪标签学习的跨域故障诊断方法及系统

本发明属于设备智能故障诊断相关技术领域，并公开了一种时变工况下基于伪标签学习的跨域故障诊断方法及系统。该方法包括：离线训练阶段：利用采集的样本信号构建源域和目标域；构建多个预测单元，预测单元的输入为源域或目标域中的样本信号；构建多个损失函数，总损失函数最小时对应的各个预测单元为最优的预测单元；在线测试阶段：将实时采集的振动信号输入最优的预测单元中，输出各个故障类型对应的概率，概率最大对应的故障类型即为实时采集的样本信号对应的故障类型。通过本发明，解决现有故障诊断方法未考虑时变工况下所存在的故障类内差异大、类间差异小而导致的故障识别准确率低的问题。