高时间分辨率状态数据是柴油机运维数字孪生体实现精准物理映射与毫秒级故障预警的核心基础，但实车/实装运行场景中受存储容量、功耗限制与无线传输带宽约束，柴油机状态数据普遍采用低频采样模式，导致数字孪生体与物理实体出现映射偏差，因而提出一种基于多源特征融合的柴油机状态数据上采样方法．首先，设计时序堆叠自编码器提取驾驶员行为与道路环境的时序演化特征，构建功率流驱动的堆叠自编码器，按动力传递层级提取可解释的车辆动力学特征；其次，提出基于张量积的特征融合机制，将驾驶员-车辆-道路3类异构特征映射为统一的条件向量；最后，构建特征融合条件生成对抗网络(FF-cGAN)，实现低频数据向高频数据的高保真重构．基于实车试验数据开展验证，结果表明：在采样频率为1～100 Hz下，寒冷地区无故障起步动态过程与热区曲轴抱轴故障动态过程的上采样结果均方根误差(RMSE)分别为17.64 r/min和17.68 r/min，平均误差低于0.8%，故障阶段频域信号Pearson相关系数最高达0.783.