一种基于物理机理特征融合的高速列车轴承可解释故障诊断方法

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摘要：高速列车作为现代轨道交通的核心装备，其运行安全至关重要。走行系统的关键部件——轴承，因其工作环境恶劣、工况多变，其故障是导致列车延误甚至引发安全事故的关键隐患。尽管智能诊断技术为实现精准监测提供了新途径，但在实际应用中仍面临三大挑战：真实故障数据稀缺、试验台架数据与实际运营数据间存在显著的特征分布差异（领域漂移） 以及深度学习模型的“黑箱”特性导致诊断结果缺乏可解释性。（剩余7685字）

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