本文提出了一种新颖的增量学习方法，通过结合云特征提取和小波包分解，捕捉故障信息的不确定性，并通过域匹配增强跨域学习能力，构建稳健的故障分类器。该方法在少样本场景下优于其他域自适应方法，并且始终优于当前最先进的故障诊断方法。