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云计算技术的发展对高铁故障诊断技术有着重要的意义。通过云计算平台来对高铁的大规模监测数据建议故障检测分析，并通过hadoop平台来对在仿真平台上出现的监测数据实行数据预处理，并提取了信息熵和并行化EEMD两者结合的故障特征。然后应用map-reduce计算框架来针对特征提取结果KNN实行了故障分类识别，最后分析了运行性能指标和分类结果。通过实验结果可知，采用该方式，高铁故障识别分类更加准确，无论是并行化速度还是运算速度上都是过去的方法无法比拟的。