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感应电动机是现代社会的基石，作为制造业在智能制造这一革命趋势中最重

要的载体之一，一直致力于降低运营成本，避免因生产系统非计划停机而造成的

人员伤亡和重大经济损失。在工业生产中电动机往往需要频繁的启停、变速以及

工作在恶劣的环境下，滚动轴承难免发生故障，因此研究高效可靠的电动机滚动

轴承故障诊断方法具有重要意义。尽管深度学习因其卓越的特征提取及非线性处

理能力，在电动机滚动轴承故障诊断领域中得到了广泛应用，但在工程实际中由

于标注数据的缺乏和复杂多变的运行工况使得数据分布差异较大，模型泛化能力