轨道交通车门系统机械部件磨损程度预测方法与系统

本发明公开了一种轨道交通车门系统机械部件磨损程度预测方法及系统，该方法包括：数据采集和预处理，建立多源域多退化状态源域数据与目标域健康状态数据；源域数据筛选；基于域对抗神经网络构建迁移学习预测模型并进行训练；正线数据采集处理及基于状态偏移检测进行标签标定，更新目标域数据，并基于更新后的数据集再次训练迁移学习预测模型。本发明训练领域对抗神经网络，提取域不变特征，建立源域数据与目标域数据共用的映射关系，利用源域数据中的诊断知识对目标对象严重磨损状态进行预测；同时通过不断更新数据与迭代模型，算法的预测精度进一步获得有效提升。