一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法

本发明公开了一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法，采集运动部件在不同工况下的振动信号并进行预处理，根据故障类型标注标签，构建数据集；构建故障诊断模型，振动信号样本作为MSRAF的输入，得到融合后的特征，经过IDRSN进行特征降噪处理；经过BiLSTM进行时序特征提取；将BiLSTM输出的特征经过特征降维和Softmax层输出故障诊断结果；采用源域数据进行模型训练；利用迁移学习策略微调源域样本训练好的模型，并用微调后的模型诊断目标域剩余样本。本发明有效解决了变工况下故障特征提取不足以及降噪过程特征表达受限的问题，显著提升了运动部件在变工况下故障诊断的鲁棒性和泛化能力。