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　　专利摘要显示，本发明提供了一种基于元迁移学习的海洋工程转盘轴承故障诊断方法，涉及海洋工程单点系泊故障诊断技术领域，涉及监测数据特征提取部分、元迁移学习驱动的故障诊断模型部分。监测数据特征提取部分采用基于分段聚合近似方法的符号聚合策略进行序列数据的特征表示。故障诊断模型部分，采用增强元迁移学习方法，预训练阶段对基础网络进行预训练，完成DNN超参数的更新；元学习阶段通过迁移学习微调方法将基础网络迁移，并基于小样本数据集进行元学习，从而避免基础网络调参的大规模计算和直接微调的过拟合风险。本发明基于增强元迁移学习方法开发了海洋工程转盘轴承故障诊断模型，预测性能和训练效率良好，具有重要的工程意义。