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摘要

随着智能制造和工业互联网的发展，滚动轴承作为旋转机械设备中的核心部

件，广泛应用于航空、铁路、冶金等行业，其故障诊断技术对于保障设备的安全

运行和减少维护成本具有重要意义。而随着传感器技术和数据采集技术的不断提

升，滚动轴承故障诊断逐渐依赖于大量的振动信号数据，然而，由于数据量庞大，

如何高效存储和处理这些数据，成为了亟待解决的技术难题。数据压缩作为一种

有效减小数据量的方法，能够显著减少数据存储和计算的负担，尤其是能够减少

故障诊断模型训练过程中的时间消耗，提升模型的训练效率。然而，在数据