本发明公开了一种列车轴承故障智能诊断方法，包括如下步骤：设置列车轴承振动信号采集试验台的轴速和采样频率，并对列车不同轴承故障类型的原始振动信号进行采样；建立VMD算法的参数优化模型，利用改进的乌燕鸥优化算法对VMD算法的参数模态分量数K和惩罚因子α进行寻优；采用参数优化后的VMD算法建立轴承信号降噪模型，对列车轴承振动信号进行分解获得一系列固有模态分量：对降噪信号进行预处理、构建列车轴承故障诊断的SE?WDCNN模型以及SE?WDCNN模型的训练、验证与测试，最后将测试集输入已训练好的模型进行性能评估。本发明能对列车轴承振动信号进行降噪处理，自适应提取轴承振动信号的故障特征，有效提高识别精度和诊断速度。
| 主体资格 | 转让方提供 | 受让方提供 | 平台提供 | 转让完成，可获得 |
|---|---|---|---|---|
| 自然人 | 身份证复印件，专利证书原件； | 身份证复印件 有效个体营业执照 |
转让申请书 代理委托书 转让协议书 发明人变更声明 |
专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 |
| 公司 | 有效的企业营业执照副本复印件，专利证书原件 | 有效的企业营业执照副本复印件；企业组织机构代码证 | ||
| 平台专属代理事务所将对委托交易全程监督，确保所有交易合同及相关文件合法有效。 | ||||
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