Un nuevo método de aprendizaje profundo por transferencia aprovecha las no linealidades de los sistemas para generar datos de diagnóstico en condiciones de extrema escasez de datos. Este enfoque utiliza un procedimiento de multiexcitación periódica y una técnica novedosa de visualización de datos para aumentar los datos de vibración limitados, permitiendo un diagnóstico eficaz de fallos mediante CNNs preentrenadas. Los resultados experimentales en un pantógrafo ferroviario validan la efectividad del método.