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　　专利摘要显示，本发明提供了一种多源数据特征融合的滚动轴承故障诊断方法，包括：获取轴承传感器的不同模态的时域数据，对时域数据进行预处理；将步骤S1预处理后的两个信号数据输入到一维空洞卷积层改进多头注意力特征提取网络进行特征提取；将两个经过特征提取后的特征通过改进协方差互注意力机制实现特征融合；将融合后的特征输入分类网络，得到诊断结果。本发明采用上述一种多源数据特征融合的滚动轴承故障诊断方法，能有效地用于克服传统轴承故障诊断方法中变工况和噪声环境下性能不稳定的问题，显著提高了轴承故障诊断在变工况和噪声环境下的准确率和鲁棒性。