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基于领域自适应迁移学习的轴承故障诊断：理论、方法与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业体系中，轴承作为机械设备的关键基础部件，广泛应用于航空航天、汽车制造、能源电力、精密机床等众多领域，承担着支撑旋转部件、降低摩擦、传递载荷等重要作用，其运行状态直接关乎设备的整体性能、可靠性与安全性。据统计，在各类机械故障中，轴承故障占比高达30%-50%，是导致设备停机、生产中断的主要原因之一，不仅造成巨大的经济损失，还可能引发严重的安全事故，如风力发电机组因轴承故障而倒塌，汽车因轮毂轴承失效导致失控等。
传统的轴承故障诊断方法主要包括基于振动分析、温度监测、油液分析等技术。振动分析通
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