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滚动轴承作为现代机械装备的核心部件，其运行状态直接影响整个机械系统

的稳定性和可靠性。为了确保设备的安全运行，研究和实施滚动轴承的故障诊断

至关重要。随着设备运行环境日趋复杂，尤其是故障类型的多样性和数据的不可

预测性，使得传统的故障诊断方法面临难以适应不断变化工况的困境。近年来，

深度学习技术在故障诊断领域取得了优异的表现，但其高准确性通常依赖于大量

的标注数据、并假设训练数据和测试数据具有相似的特征分布。因此，许