针对悬挂式轨道交通系统的AI故障诊断方法及系统

本发明提供一种针对悬挂式轨道交通系统的AI故障诊断方法及系统，通过结合监督学习与无监督学习策略，显著提升了故障诊断的准确性和泛化能力。利用监督训练数据对故障诊断神经网络进行初步训练，确保了模型对于已知故障类型的有效识别；同时，引入无监督训练数据并通过共享故障诊断网络进行优化，不仅增强了模型对于未知或罕见故障类型的诊断能力，还实现了跨类型故障的跨域诊断，大大提高了故障诊断的全面性和鲁棒性。通过不断迭代优化故障诊断神经网络，能够精准地生成目标轨道交通系统运行数据对应的目标故障状态路径诊断结果，保证了悬挂式轨道交通系统的安全高效运行，有效降低了误诊率和漏诊率。