本发明公开了一种基于MAMTL的滚动轴承寿命阶段识别方法,包括以下步骤:S1、对滚动轴承的全寿命数据进行寿命阶段划分,将全寿命数据划分为正常阶段、早期退化阶段、中期退化阶段、完全失效阶段4个阶段;S2、采集已经完成寿命阶段划分的滚动轴承全寿命阶段的振动加速度作为源域样本集,采集待识别的滚动轴承的振动加速度作为目标域样本集;S3、训练MAMTL网络,MAMTL由内环平行网络、外环元学习网络和原型网络组成;S4、识别目标域待测样本的类标签:用训练好的MAMTL完成对目标域待测样本的分类,即完成对滚动轴承的寿命阶段识别。本发明可以利用滚动轴承历史工况下的少量、非均等寿命阶段样本来对当前工况待测样本进行较高精度的寿命阶段识别。
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