一种列车传动系统的故障诊断方法

本发明涉及列车故障诊断技术领域，特别是涉及一种列车传动系统的故障诊断方法，本发明克服了现有技术中微弱特征难以被提取而且故障特征难以被有效区分的不足，通过离散短时傅里叶变换将多模态信号编码为时频图像，结合InceptionResNetV2网络所构建的深层网络模型的强大的特征提取能力，利用其并行多分支结构与残差自适应融合机制捕获局部与全局特征，通过多尺度感知与残差跨层连接，可显著增强对特大型轴承微弱故障时序‑频域特征的捕获能力，最后利用源域数据预训练模型，提取其参数化知识，进而迁移至目标域实现参数微调与特征适配，最终可提高故障诊断的泛化性能与收敛速度，能够有效分离不同故障类别并实现同类特征聚合。