针对机械设备的状态监测和故障诊断面临的先验样本数据少、样本空间不完备的“小数据”困境,提出了基于测地流核函数的域自适应故障诊断方法。以有限的先验样本数据作为源域,以实际监测数据作为目标域,分别提取设备状态特征并将特征分布子空间嵌入格拉斯曼流形,基于测地流核函数对源域和目标域在特征分布结构上的相似性进行度量,从而实现域自适应基础上的故障诊断。基于轴承振动数据的试验验证表明,基于测地流核函数的域自适应故障诊断能够有效抑制工况变化、采样母体差异的影响,提高故障诊断正确率。