跨域数据集故障迁移健康状态识别方法

本发明属于信息管理领域，具体涉及跨域数据集故障迁移健康状态识别方法，该方法包括：数据采集从多个数据源采集跨域数据集，用于对采集的数据进行清洗和特征提取；构建深度学习模型，识别跨域数据集中的故障；构建图神经网络模型，评估跨域数据集的健康状态；实时监控跨域数据集的状态，并在检测到故障时触发警报；通过模型输出的概率分布，确定故障的具体位置和类型。