基于数据增强策略的跨座式单轨列车齿轮箱故障检测方法

本发明公开了一种基于数据增强策略的跨座式单轨列车齿轮箱故障检测方法，包括：将跨座式单轨列车齿轮箱数据输入训练好的故障检测模型中输出预测故障标签；故障检测模型的训练步骤包括：基于连续变模态分解算法对实测故障数据进行扩充；通过初步扩充样本和健康数据训练1D MOPGAN模型；将健康数据输入训练好的1D MOPGAN模型的生成器中输出虚拟故障数据；将生成的虚拟故障数据和健康数据一起作为故障检测模型的训练集；通过训练集训练故障检测模型，直至模型收敛或达到最大迭代次数。本发明能够解决齿轮箱故障类型多样、数据采集困难导致的小样本问题，从而提高跨座式单轨列车齿轮箱故障检测的准确性和可靠性。