基于对抗无监督子域自适应的故障诊断方法及计算机设备

本发明公开了一种基于对抗无监督子域自适应的故障诊断方法及计算机设备，涉及故障诊断领域，所述方法包括：构建多源域和单目标域不平衡数据集，利用已标记多源域数据和未标记单目标域数据对目标模型进行训练，将目标域数据送入到已训练好的目标模型中分类故障信息，目标模型包括特征提取器、域鉴别器和标签分类器。本发明采用压激励注意机制（SE）激励和抑制特征提取器提取的特征并自适应的分配通道级权重，挖掘特征提取器和域鉴别器的对抗性训练机制，充分提取不同工况下的域不变特征，设计并优化目标损失函数，获得具有更好泛化能力的不均衡数据的无监督跨域故障诊断模型，实现高精度诊断决策，为基于域泛化的智能故障诊断提供了新视角。