高速列车轴承故障多任务诊断
一种基于物理模型数据的多尺度深度学习模型，能同时诊断高速列车轴箱轴承的故障程度与故障位置。
张方 · 王志伟 · Yufei, Han · Chaofan, Li · 李天瑞 · 张卫华 · 滕飞
Lecture Notes in Mechanical Engineering 2025
采用模拟真实车辆运行的动态仿真振动信号数据进行训练，而非仅依赖台架数据。
能够从故障程度和故障位置两个角度同时进行诊断，提升信息利用效率。
模型采用多尺度 CNN 架构，可捕获不同时间尺度下的故障特征。
实验结果表明，该方法在轴箱轴承故障的多任务诊断中表现良好。