2025年华为杯E题|高速列车轴承智能故障诊断问题|思路、代码、论文|持续更新中....

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💥1 概述

高速列车轴承智能故障诊断问题

高速列车因其安全高效、便捷舒适、绿色低碳等优点，已经成为中国客运的主流运输工具。轴承作为高速列车走行系统的关键旋转部件，长期处于高转速、交变载荷等复杂恶劣的工况环境中，具有故障率高、易损坏等特点，是高速列车走行系统设备故障的主要源头。一旦轴承发生故障，轻则导致列车延误和晚点，重则会诱发脱轨等恶性事故，危及生命安全。

当前高铁轴承状态监测方法主要依赖于专家经验构建的特征指标或传统信号处理技术实现。随着轨道交通系统向高密度、强耦合、智能化的方向快速发展，现有方法在诊断精度、泛化能力和实时性方面难以满足复杂运营场景下的精准诊断需求。近年来，随着大数据、人工智能技术的快速发展，数据驱动的智能故障诊断方法在列车装备运维领域受到了广泛关注。基于海量运营数据构建的深度学习模型，能够实现更高精度的故障识别、更强的工况适应性和更高效的实时诊断能力。然而，在实际应用场景中，受复杂运行环境与多变工况的影响，传感器采集的原始振动信号易受到背景噪声、干扰源响应等诸多成分影响，这不仅削弱了故障特征的显著性，也直接制约了深度学习模型的识别准确率。更关键的是，为保障列车安全运营，关键设备的异常状态通常会被及时处理，导致在途列车的真实故障数据极度稀缺，进而造成训练数据分布严重失衡，极大地限制了深度学习模型向工程实践的转化。与实际运行数据相对的是，在台架实验环境下采集的轴承数据不仅数量丰富、标签完备，而且其故障演化机理也与在途列车轴承相似。在此背景下，迁移学习技术为解决上述问题提供了良好思路。

迁移学习技术是一种新兴机器学习方法，其核心思想是将在一个任务或领域中学到的知识迁移到另一个相关但不同的任务或领域，以提升目标任务的模型性能。因此，通过解析轴承故障机理对既有试验台数据展开分析，提取代表性的轴承故障特征以构建源域模型，再结合迁移学习技术将诊断知识迁移至实际运营列车数据，可有效缓解样本不平衡问题。轴承故障特征通常可以从时域、频域、时频域[1]和二维图像[2]等多个维度进行分析。

根据上述思路，本题给出161个具有代表性的轴承试验台架振动数据文件作为问题研究的源域数据集，另外给出来自实际的16个轴承故障文件作为目标域数据集，这些数据文件的相关信息见附件1。请完成以下几项任务：

1、数据分析与故障特征提取：请考虑目标域的迁移任务，从提供的源域数据中筛选部分数据组成数据集。结合轴承故障机理，选择合适的方法或指标对有代表性的源域数据进行特征分析，并对整体数据集进行特征提取，用于后续诊断任务。（源域数据可选用其他公开轴承数据集，但应标明出处）。

2、源域故障诊断：在任务1提取的故障特征基础上，划分源域训练集与测试集。设计合适的诊断模型实现源域诊断任务，并对诊断结果进行评价。

3、 迁移诊断：在任务2设计的诊断模型基础上，充分考虑源域与目标域的共性与差异特征，设计合适的迁移学习方法，构建目标域诊断模型，对目标域未知标签的数据进行分类和标定，给出迁移结果的可视化展示和分析，并给出数据对应的标签。

4、 迁移诊断的可解释性：可解释性是机器学习领域的重要研究方向之一