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本发明公开了设备运行工况变化具有强鲁棒性的稳定智能故障诊断方法，它涉及设备在线检测技术领域。它包含以下检测步骤：构建密度聚类子网络预先标注无标签在线监测数据，建立带有增量稀疏伪标签矩阵的特征提取主网络；从网络快速计算模式和网络快速更新架构角度出发，分别构建适应故障诊断任务的二值神经网络和宽度网络；提取设备运行工况特征；合理设计故障部件和转子系统故障试验，并对所提出的新理论方法用转子系统实测信号数据进行持续验证和完善，基于宽度学习、对抗生成网络以及迁移学习等理论及新方法，针对设备健康状态在线监测要求，最终形成可稳定诊断且实时更新的在线故障诊断方法，获得智能故障诊断的更高敏捷性和稳定性。
