摘要：报告聚焦高速列车运行安全与运维效率提升的核心需求，围绕列车关键部件的状态感知、故障诊断与寿命预测开展系统性阐述。报告涵盖多源异构传感器数据融合、基于深度学习的智能故障诊断算法、数字孪生驱动的健康状态评估以及剩余使用寿命预测等关键技术，构建覆盖感知-诊断-预测-决策全链条的智能化运维体系。该技术具备广阔的应用前景，可广泛适配高速列车转向架、牵引系统、制动系统等核心部件的在线监测与智能运维场景，可进一步提升列车运行可靠性与安全性，有效降低全生命周期运维成本，为我国高速铁路智能运维技术的迭代升级提供重要理论支撑与技术赋能。