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　　专利摘要显示，本发明公开一种基于半监督干扰抑制的滚动轴承故障特征深度提取方法，包括以下步骤：S1、采集待测滚动轴承的振动数据；S2、将采集的振动数据划分为训练集和测试集，用训练集训练故障诊断模型，再将测试集输入到训练好的故障诊断模型中，输出待测滚动轴承的故障诊断结果；所述故障诊断模型由超图注意网络（HGAN）和图卷积网络（GCN）通过并行架构构成，所述训练集含少量标记样本，所述测试集多为未标记样本；通过HGAN‑GCN并行混合模型提取振动数据的特征得到待测滚动轴承的故障诊断结果，实现强噪声干扰及有限标签样本下滚动轴承的故障诊断与分类。本发明实现对滚动轴承不同故障类型的高精度识别。