开集跨域场景下的旋转机械故障诊断方法、终端及介质

本发明涉及旋转机械故障诊断技术领域，公开了开集跨域场景下的旋转机械故障诊断方法、终端及介质。该方法首先采集旋转机械的一维振动信号，经预处理后转换为二维时频图像；构建故障诊断模型，包括：特征提取器模块、分类器模块、域判别器模块和权重计算模块；权重计算模块能够根据目标域样本与源域类别中心的距离动态计算对齐权重。再通过跨域对抗训练，结合分类损失、域判别损失及权重对齐损失，实现源域与目标域特征对齐，从而完成对故障诊断模型的训练；最后将所述二维时频图像输入训练好的故障诊断模型，输出故障类型及故障概率。本发明降低因未知类特征与源域特征对齐造成的负迁移，省去了人工剔除用于训练的目标域未知样本的过程。