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在故障诊断领域，通常采用信号处理技术提取特征，然后将特征输入到故障分类器中进行故障识别。对于提取特征部分，采用信号处理技术可以使故障诊断取得较好的效果，但是仍然存在不足之处：一是人为提取的特征很大程度上依靠专业的诊断知识；二是绝大多数方法都需要使用标签数据来进行故障特征分类，其中标签数据必须通过大量的实验才可以得到。提出一种基于深度编码网络的轴承故障新型智能诊断方法，可以克服上述故障诊断中存在的缺陷。为了验证该方法的有效性，利用具有不同健康状况的大量滚动轴承测量振动信号数据进行测试，实验结果表明效果良好。