基于高斯边界约束网络的旋转机械故障诊断方法及系统

本发明公开基于高斯边界约束网络的旋转机械故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，获取旋转机械在单一源域工况下的振动信号数据，构成带标注的源域训练集；基于源域训练集，对高斯边界约束网络进行训练，得到训练好的高斯边界约束网络；所述高斯边界约束网络包括特征提取器、特征解耦模块、高斯边界约束模块和已知类别预测头，所述高斯边界约束模块包括高斯分类器，所述高斯分类器通过负对数似然损失和置信感知边界损失对输入的第一特征进行训练；获取旋转机械的振动信号数据，将其输入至训练好的高斯约束网络进行故障诊断，输出故障诊断结果。能够处理多种标签不一致情景，实现共享类别的准确识别和未知类别的稳健拒识。