一种面向高速列车和地铁列车的走行部故障智能诊断系统

简介

本项目针对高速列车与地铁列车走行部故障诊断中传统人工检测效率低、误诊率高的行业痛点，创新性地构建了基于TimesNet的智能故障诊断系统。系统核心技术突破在于利用TimesNet时间序列分解与频域特征提取能力，将一维时序信号转化为二维周期特征，实现齿轮箱与轴承故障的同步诊断。构建双数据集体系，推理响应时间仅70ms，故障识别准确率达95%以上。