一种样本稀缺条件下轴向柱塞泵故障诊断方法

本发明针对深度学习模型在轴向柱塞泵故障诊断中因标记样本稀缺问题导致的性能退化，提出了一种适用于标记样本稀缺条件下的轴向柱塞泵故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。本发明在标记样本稀缺条件下，构建了动态压力仿真模型，能够通过生成高质量的仿真样本来补充无标记样本；构建了模型迁移框架，半监督多对抗预适应策略，提高了模型在目标域任务中的泛化能力。实验结果表明，本发明生成了高质量的仿真样本，提升了标记样本稀缺情况下柱塞泵故障样本识别率。