井下机电设备是煤矿生产系统的核心支撑，其运行状态直接关系到生产效率与安全水平。然而，复杂多变的井下环境使设备频繁 面临高温、高湿、粉尘及冲击振动等多重影响，极易发生多类型故障。传统的故障诊断方法在面对跨工况问题时表现出准确率低、泛化性 差的局限性，无法满足智能化矿山建设的需要。迁移学习作为近年来人工智能领域的重要发展方向，能够在源域与目标域之间实现知识迁 移，解决因工况差异导致的样本分布不一致问题，为井下机电设备的故障跨工况诊断提供了新路径。本文围绕迁移学习在故障诊断中的应 用展开系统研究，首先阐述井下机电设备工况多样化与故障特征提取的挑战，其次探讨迁移学习在特征层、模型层和对抗学习层的不同应 用策略，并通过实验对比验证其有效性。研究结果表明，基于迁移学习的诊断方法能够有效提升小样本条件下的准确率与鲁棒性，实现不 同工况间的稳定迁移，具有广阔的工程应用前景。文章最后总结了该技术在煤矿装备智能运维中的价值，并展望未来与深度强化学习、多 源信息融合的结合趋势。