走进轨道科技，华交伴您同行。2022年10月27日下午，电子科技大学刘志亮副教授、博导受邀来机电与车辆工程学院/载运工具与装备教育部重点实验室线上主讲《基于深度学习的轮对轴承故障诊断方法研究》学术讲座。讲座由学院副院长张龙主持，学院和实验室研究团队师生100余人通过线上方式参加。

刘教授从轮对轴承的重要性开始讲解，轮对轴承是高速列车的关键部件，承载了支撑与减震等功能。轮对轴承的故障模式主要包括疲劳剥落、磨损、塑性变形、腐蚀和胶合等，轮对轴承故障诊断研究具有其必要性与重要性。刘教授列举了目前的轮对轴承故障诊断方法并分别指出每种方法的研究内容和技术特点。刘教授重点阐述了其团队近几年在深度学习视角下开展的轮对轴承故障诊断方法方面的研究工作：为了避免振动信号信息丢失，采用一维深度残差卷积神经网络以更好地提高故障诊断效果；针对现有多任务学习方法中忽略了工况信息的问题，采用多分支多尺度网络开展研究工作，提高了模型的泛化能力。刘教授总结了方法的优越性与成果，并展望了该领域的发展与研究趋势。最后刘教授对其团队所在的设备监控与健康管理研究所进行了简要介绍，并欢迎大家进行学术交流。

刘教授分享结束后，学院和实验室师生从如何更好地利用深度学习进行故障诊断、如何将信号处理与深度学习更好地结合、目前故障诊断领域先进方法主要是什么等进行提问，刘教授都一一进行耐心解答，至此本次讲座圆满结束。