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专利摘要显示，本发明涉及一种基于 LMMD‑自监督学习的滚动轴承跨域故障诊断方法，包括以下步骤：采集滚动轴承不同工况下的振动信号，构建有标签源域和无标签目标域，划分训练集和测试集；通过共享的特征提取模块对训练集提取源域特征和目标域特征；通过分类器对源域和目标域特征分类，获得源域分类损失、目标域伪标签、伪标签置信度；基于源域真实标签和目标域伪标签划分子域，计算子域 LMMD 损失；将高置信度的目标域伪标签视为真实标签，计算自监督损失；合并源域分类损失、子域 LMMD 损失和目标域自监督损失形成总损失函数，更新网络模型参数；将测试集输入到训练好的网络模型中，输出跨域故障诊断结果。本发明提高了跨域故障诊断准确率。
