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摘要
滚动轴承作为现代机器中广泛应用的重要组件，在各类设备和机械系统中发挥着至
关重要的作用，因此，对轴承运行状态进行监测和故障识别至关重要。目前，智能故障
诊断已成为现代工业领域的一个重要研究方向。智能故障诊断利用传感器、数据采集技
术和人工智能算法实时监测和分析轴承的状态，分析故障类型或提前发现潜在的故障，
降低维护成本。然而，目前的故障诊断方法通常需要大量来自目标域的带标签数据用于
模型训练，而在实际设备运行过程中，很难满足这一需求。在面临不同工况下目标域无
标签的情况时，往往难以取得令人满意
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