一种基于联合判别对抗域自适应的故障诊断方法

本发明提供一种基于联合判别对抗域自适应的故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断领域。该方法通过领域对抗网络实现全局对齐，增加类别对齐模块，显式减小源域和目标域相同类别原型之间的距离，实现类别分布的对齐。同时提供判别差异模块，使同类特征聚集，不同类特征分离，以提取更有判别性的特征。此外，针对训练中目标域没有标签的问题，提出了一种新的伪标签策略。本发明提供的故障诊断方法能够有效解决数据分布差异较大的跨域故障诊断问题，解决现有领域自适应方法不考虑类别对齐且聚类边界附近目标样本容易错误分类的问题，具备广泛的应用场景。