%0 Journal Article
%A 赵玲
%A 王航
%A 邹杰
%A 秦佳继
%T 基于数据增强策略的跨座式单轨列车齿轮箱故障检测模型
%D 2026
%R 
%J 振动与冲击
%P 206-214
%V 45
%N 1
%X 齿轮箱作为跨座式单轨列车的主要传动部件，列车频繁启停的冲击和高负荷运行的压力，使得传动系统故障成为一个无法忽视的问题。由于无法直接从实际工程场景中获取充足的故障数据，可利用的故障数据非常有限，导致小样本故障数据集问题的出现。针对这一问题，本文提出一种优化连续变模态分解（SVMD）和1D MOPGAN的故障数据增强策略，首先通过引入优化SVMD，采用本征模态函数（IMF）随机加权和标准差一致策略，初步构建一组足以训练1D MOPGAN模型的故障样本数据集，以提升模型生成数据的质量。同时，在本文所用GAN模型的损失函数中引入平均绝对误差这一度量指标，用以衡量生成样本与真实样本之间的相似度，促进生成样本更贴近于真实情况，最后利用随机配置网络（SCN）进行故障分类。实验结果显示，所提出的方法可以更高效地生成质量更高的多种故障样本，并具有较高的精度和良好的稳定性，对解决实际工程中的小样本数据集问题具有重要的应用价值。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_14719.shtml