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　　3年来，研究团队针对风电、高速列车等重大装备轴承故障诊断准确率低、预知维修困难等难题，围绕大数据下轴承故障信息智能解析与诊断预测机制这一科学问题开展研究，突破了轴承监测多源异构大数据高质量完备获取、健康监测指标构建与变工况动态监测、大数据下轴承多种故障深度迁移智能诊断、数字孪生驱动的轴承性能评估与寿命预测米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台、远程监测与健康管理系统云边协同开发等５项关键技术，完成了项目任务目标和全部考核指标。项目将理论方法与关键技术进行集成，开发了高端轴承状态监测与健康管理系统，并在风电和轨道交通行业的５家企业进行了应用验证，推动风电、轨道交通等行业由“定期维护”转向“预知维护”。项目取得的重要成果、创新性、应用前景及示范推广等情况如下：