基于加权迁移域适应学习的无人机传感器故障诊断方法

本发明涉及无人机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于加权迁移域适应学习的无人机传感器故障诊断方法。包括：构建多尺度神经网络模型，包括特征提取器、域判别器及分类器三个多尺度的神经网络模块；特征提取器提取数据的高维特征信息；域判别器在模型训练过程中与特征提取器进行对抗训练，使域判别器无法区分数据来自源域还是目标域；分类器对特征提取器输出的样本特征进行识别分类；获取源域样本数据集和目标域样本数据集；对构建的多尺度神经网络模型进行训练；通过训练好的多尺度神经网络模型对目标域数据进行故障识别诊断。优点在于：在缺少目标域数据集标签的条件下，为无人机故障诊断建立更好的学习模型，实现对目标域数据集的故障诊断。