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针对变工况下滚动轴承不易获取带标签的振动信号,导致故障诊断准确率低等问题,提出一种基于自适应噪声完整经验模态分解(CEEMDAN)与流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法。采用CEEMDAN对不同工况下滚动轴承振动信号进行分解,得到若干内禀模态分量(IMF);提取峭度较大的IMF分量的时域和频域特征构造多特征样本集,将所提特征嵌入流形空间进行流形特征变换,同时,对变换后的流形特征动态分布对齐;利用源域数据和目标域数据训练分类模型,以获得未知标签的滚动轴承故障诊断结果。实验表明,所提方法能够最小化域间特