一种基于多项式核诱导的最大均值差异迁移学习的水轮发电机故障诊断方法

本发明公开一种基于多项式核诱导的最大均值差异迁移学习的水轮发电机故障诊断方法，其采用基于多项式核诱导的最大均值差异评价指标来度量源域数据集与目标域数据集分布之间的差异大小，提升域自适应过程的鲁棒性，采用无偏估计技术改进基于多项式核诱导的最大均值差异评价指标的计算过程，提升计算效率，节省了大量的计算成本；采用基于迭代过程而变化的调制因子权衡多项式核诱导的最大均值差异损失和分类交叉熵损失的重要程度，并构建总体损失函数，经过迭代训练的模型能准确提取出源域与目标域之间的可迁移特征；本发明提升了目标域的学习效果，有效地实现最优收敛并提升诊断精度，完成可靠的故障迁移诊断任务。