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摘要
滚动轴承作为旋转机械设备的核心部件，由于长期运行在复杂环境下，容易出现故
障，导致设备损坏。因此，实时监测滚动轴承的健康状态和及时诊断轴承故障具有重要
意义。近年来，基于数据驱动的深度学习方法得到飞速发展，为智能故障诊断提供一种
新途径，然而此类方法大多以拥有充足的带标签数据为前提。实际工业环境中，旋转机
械通常在变工况条件下运行，难以获得不同工况下具有标签的轴承故障数据。同时，不
同工况间的轴承数据存在差异，将单一工况下训练的模型应用于其他工况的轴承数据，
即跨工况问题，导致训练模型泛化性差
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