融合领域泛化机制和GCN的重型燃气轮机转子故障诊断方法

本发明公开了融合领域泛化机制和GCN的重型燃气轮机转子故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，包括以下步骤：采集振动数据进行预处理；生成样本数据，并对样本数据进行数据增强；将生成的增强样本结合对抗训练拓展目标域分布，并通过CNN模型进行特征提取；计算目标域分布样本的高斯相似性，使用交叉熵损失函数计算误差，优化图卷积神经网络模型参数；对整个模型进行训练，观察损失率是否趋于收敛。本发明采用上述融合领域泛化机制和GCN的重型燃气轮机转子故障诊断方法，通过多种不同大小卷积核增强了样本多样性，结合领域泛化机制生成跨域目标域分布，并使用高斯相似度和标签传播机制构建高效的图卷积神经网络，提高了小样本故障诊断的精度和鲁棒性。