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随着我国列车行驶速度的不断提高，列车的行车安全逐渐得到了人们的重视。海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了基础条件。为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性，提出了一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法，针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在的处理时间长、故障结果不准确等问题。

设计了一个监测数据融合框架，然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合，利用循环神经网络算法的特征提取能力和MapReduce的快速计算能力。这样不仅能够发挥循环神经网络在故障特征提取中的优势，还能满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求。

通过实例分析，证明了该方法的有效性。对于有兴趣深入了解相关技术的人士，可以参阅相关文献资源，如神经网络智能故障诊断和轴承故障诊断卷积神经网络模型，这些资料为中的关键技术提供了理论支持。

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