本书首先介绍了轨道车辆的基本构造、工作原理和主要组成部分，强调了轨道车辆在现代交通体系中的重要性；然后阐述了故障诊断的基本概念、原理和方法，分析了轨道车辆故障诊断中常用的传感器类型、工作原理和数据采集技术，同时讲解了信号处理技术，以及如何通过特征分析识别故障前兆，并展示了基于物理模型、统计模型和机器学习模型的故障诊断方法，讨论了人工智能、深度学习、神经网络等先进技术在轨道车辆故障诊断中的应用；最后提出了轨道车辆检修的不同策略，探讨了检修周期确定、资源优化配置和成本效益分析。

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