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铁路运输作为国家经济的动脉，其安全高效运行至关重要。铁路货车轴承作为承载

列车运行的关键部件，其性能状态直接关系到列车的安全性和可靠性。然而，随着铁路

货车向高速重载方向发展，轴承故障问题日益突出。传统的故障诊断方法，如依赖人工

经验和轴承磨合机轴温测量，存在主观性强、误判漏判风险高、难以全面评估轴承状态

等局限性。因此，本文以研究高效准确的铁路货车轴承故障诊断方法为核心，结合时域

分析方法、深度学习算法与虚拟仪器