双路对抗和渐进式自训练驱动的跨工况故障诊断方法

本发明公开了一种双路对抗和渐进式自训练驱动的跨工况开集域自适应故障诊断方法。为了抑制交互性负迁移效应，设计了一个三阶段双路对抗渐进式自训练网络DAPN，通过梯度反转层和双路对抗判别器协同实现对未知目标样本的分离与已知样本的特征聚合，明显增强了类别间区分度与类别内聚集性。在两种开集域自适应场景下评估DAPN的性能时，面对不同强度域偏移和变化的开放集比例，该方法始终保持较高的分类准确率和未知类检测率，性能明显优于对比基线。该方法通过将双路对抗和渐进式自训练机制相结合，实现了对已知故障的精确分类与未知故障的有效鉴别。