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摘要

滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分，承载着关键性的功能。由于其复杂的工况，

滚动轴承往往是旋转机械设备出现故障的主要部件之一。一旦发生故障，机械设备可能

会失去部分或全部功能，导致经济损失甚至造成人员伤亡，因此对滚动轴承运行状态进

行实时监测和及时诊断具有重要现实意义。尽管经典的深度学习模型在滚动轴承故障诊

断领域受到广泛关注，但仍然存在许多局限。例如，在实际工作环境中，采集到的振动

信号往往受到大量背景噪声的影响，这增加了对轴承故障智能准确诊断的难度。其次，

深度学习模型在进行特征学习时需要大