自适应深度特征交互的旋转机械小样本故障诊断方法，设备及介质

本发明涉及一种自适应深度特征交互的旋转机械小样本故障诊断方法，设备及介质，包括：在滚动轴承运行状态下，采集振动信号与红外热图数据；在振动信号中提取一维的第一振动特征；通过梯度增强构建红外热图尺度重塑模块，利用Sobel算子提取热图梯度信息并重塑为一维特征，减少空间信息损失；构建自适应特征交互模块，基于KL散度划分剩余特征与私有特征，结合注意力机制动态融合振动与红外剩余特征，生成兼具多模态信息的公共特征；通过分类器实现故障类型判定。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、敏感性高和鲁棒性强等优点。