一种面向有限数据的半监督滚动轴承跨域故障诊断方法

本发明属于故障诊断技术领域，公开一种面向有限数据的半监督滚动轴承跨域故障诊断方法。源域有标签数据经强增强模块生成强增强数据；强增强数据和源域有标签数据经决策边界自适应模块获得决策边界；根据决策边界为源域无标签数据确定其伪标签；源域有标签数据进行弱增强，根据弱增强数据计算初始置信度，并生成置信度阈值；置信度阈值对源域无标签数据的伪标签进行标签筛选，得到纯化数据；纯化数据输入语义对齐模块和健康状态分类模块到网络模型中进行训练，得到可用于诊断的模型。本发明所提出的方法既解决跨域潜在的巨大分布差异问题，同时也可以解决源域数据只有少量数据有标签的问题，可以进一步促进跨域故障诊断模型在实际生产中的应用。