智能故障诊断：是指利用人工智能算法对机械装备的海量监测数据进行深度分析和挖掘，及时自动诊断机械装备故障状态，进而制定合理的维护策略，最大限度地保障装备运行效率。智能故障诊断方法在实际诊断场景下所面临的最大困难是：对于待诊断的机械装备，如何事先获取针对于该装备的各类型故障数据。为解决这一困难，先进的「领域泛化技术」被引入到智能故障诊断中，其可以借鉴相关源域任务的诊断知识来增强诊断模型对目标任务的学习性能。研究背景：数据驱动的故障诊断方法所取得的优异表现需要满足测试和训练数据满足同分布的前提。然而，测试和训练数据在实际应用中经常存在领域偏移现象。最近，**基于领域泛化的故障诊断(DGFD)**因可以从多个源领域中学习通用故障诊断知识并将其应用于未见目标领域诊断任务中而受到广泛关注，已经成为智能故障诊断领域中一个研究热点。