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摘要

滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分，在工业生产中发挥着极其重要的作

用。受运行工况环境等因素的影响，滚动轴承易发生故障或损坏，导致设备失效

可能危害生产效率甚至人员安全。因此，有必要针对滚动轴承进行健康监测。目

前，数据驱动方法广泛应用于滚动轴承的健康监测。然而，在面对复杂工况时，

现有的研究更多的针对单一信号进行分析，忽略了其他信号中可能存在的表征故

障种类的特征，分类精度较低。同时，机械设备长期处于强噪声背景下，特征提

取较为困难，且回归预测模型对全局特征捕捉能力不足，导致回归预测精度