基于几何感知协调惩罚原型网络的跨域少样本故障诊断方法

本发明涉及一种基于几何感知协调惩罚原型网络的跨域少样本故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1：使用数据集中的振动监测信号划分样本；S2：通过源域和目标域样本得到各自的支持集和查询集，生成训练和测试阶段所用的元任务；S3：利用特征提取器提取输入样本特征；S4：利用自适应流形映射模块AMMM挖掘数据内在几何结构，并且将样本特征转换到流形上；S5：计算得到协调惩罚原型HPP；S6：通过动态高灵敏距离DHSD进行分类，计算损失，并通过反向传播更新模型参数，完成几何感知协调惩罚原型网络GAHPPN的训练；S7：通过训练好的GAHPPN模型，快速适应目标域的元任务，诊断目标域样本的健康状态。