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基于多尺度特征融合和迁移学习的高铁牵引电机轴承故障诊断方法研究
一、引言
随着高铁技术的快速发展，高铁牵引电机轴承的故障诊断成为确保列车安全运行的关键环节。面对复杂的运行环境和多样化的故障类型，传统的故障诊断方法往往难以满足实时性和准确性的要求。因此，本研究提出了一种基于多尺度特征融合和迁移学习的高铁牵引电机轴承故障诊断方法。该方法通过融合多尺度的特征信息，结合迁移学习技术，有效提高了故障诊断的准确性和效率。
二、多尺度特征融合技术
1.特征提取：在高铁牵引电机轴承的故障诊断中，不同尺度的特征信息包含了丰富的运行状态信息。通过使用信号处理技术和特征工程方法，我们可以从原始数据中提取出多种尺度
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