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摘要
随着机械设备逐渐向智能化和复杂化发展，智能故障诊断技术是保障设备健
康管理和提高故障预测准确率的关键。面对工业环境的高度复杂性、设备运行状
态的多变性以及故障模式和数据分布的动态性，故障诊断的难度随之增加。传统
故障诊断方法通常只适用于特定工况且假设数据分布是稳定的，这大大限制了对
其他工况的适应性。此外，传统方法难以充分利用数据的空间结构信息，且在工
业关键流程中，源域数据往往由于包含敏感或机密信息而无
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