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　　专利摘要显示，一种基于CGAReg‑Net的滚动轴承‑转子系统典型故障智能诊断方法，首先利用加速度传感器采集滚动轴承‑转子系统典型故障在多个转速工况下的振动加速度信号，并对信号进行归一化处理、数据集划分等操作；接着构建了一种基于CGAReg‑Net的故障智能诊断模型，利用训练集数据对模型进行训练；最后利用测试集评估模型性能，并采用混淆矩阵和t‑SNE方法对CGAReg‑Net模型的分类效果进行可视化分析；本发明融合了多层卷积块、GRU网络、综合损失函数等多个模块，能有效应对因转速变化引起的源域与目标域数据之间特征分布偏移，为工业设备故障的跨工况诊断提供有效的解决方案。