跨工况故障诊断模型训练方法、诊断方法、系统及介质

本发明提供了一种跨工况故障诊断模型训练方法、诊断方法、系统及介质；所述模型训练方法包括：根据多传感器信号获取目标数据集，目标数据集包括源域训练集、目标域训练集和目标域测试集；然后搭建故障诊断模型，并初始化模型参数；再采用源域训练集和目标域训练集对故障诊断模型进行训练，获得损失函数，基于损失函数更新模型参数，并在源域训练集和目标域训练集迭代训练，获得目标诊断模型；进一步将目标域测试集输入至目标诊断模型，输出故障诊断结果，并基于故障诊断结果优化目标诊断模型。本申请能有效避免在单独提取时域特征时可能出现的空间关系误差问题，并且模型不仅能在特定工作条件下表现良好，还能较好适应不同工况下的故障诊断任务。