一种高速列车转向架故障识别及模型训练方法、装置

本申请公开了一种高速列车转向架故障识别及模型训练方法、装置。本申请根据高速列车转向架的结构构建数字孪生模型，并基于跨域信号相似准则，优化数字孪生模型的第一参数；通过优化后的数字孪生模型获取若干模拟数据；通过高速列车转向架各预设节点处的传感器，获取若干高速列车转向架的实测数据；依次结合所有模拟数据以及所有实测数据，训练预设的迁移学习网络模型，获取高速列车转向架故障识别模型；将实时获取的高速列车转向架的监测数据，输入至高速列车转向架故障识别模型，获得高速列车转向架的故障识别结果。本申请充分利用数字孪生模型的优势，提高了特殊故障场景下高速列车转向架故障识别模型精确度，从而提高故障识别结果的正确性。