本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的鋰電池組故障診斷方法，包括有以下步驟：設(shè)置可用的K個(gè)健康狀況的有標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù){x_s，y_s}和沒有標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù){x_t}，經(jīng)診斷程序?qū)υ从蚝湍繕?biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行分層和減少特征輸出映射數(shù)目，同時(shí)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的聯(lián)合分布差異和邊緣分布差異進(jìn)行優(yōu)化；其中，所述的診斷程序包括有非對(duì)稱卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)和領(lǐng)域?qū)褂?xùn)練。本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)和效果：本發(fā)明將普通的一維卷積網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)為一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非對(duì)稱卷積編碼網(wǎng)絡(luò)，對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行分層和縮放；不僅可以學(xué)習(xí)類別判別進(jìn)行準(zhǔn)確分類，還可以對(duì)分類器和鑒別器對(duì)于其目標(biāo)函數(shù)對(duì)聯(lián)合分布差異和邊緣分布差異進(jìn)行了優(yōu)化。