1.一种小样本下的智能机舱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种小样本下的智能机舱故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2中，通过小样本数据判断器判断振动信号是否为小样本数据，包括小样本数据判断器将振动传感器采集到的振动信号与智能机舱自带数据库中振动信号进行比对，当采集到的所述振动信号不处在智能机舱自带数据库中或所述振动信号的样本数小于20时，判断所述振动信号为小样本数据。
3.根据权利要求1所述的一种小样本下的智能机舱故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4中将振动信号进行灰度图处理，包括将一维振动信号转换为二维灰度图。
4.根据权利要求1所述的一种小样本下的智能机舱故障诊断方法，其特征在于，所述auc-cgan模型包括：使用非同步更新算法训练c-cgan模型；
5.根据权利要求4所述的一种小样本下的智能机舱故障诊断方法，其特征在于，所述auc-cgan模型中判别器d采用ghost模型，所述ghost模型首先对输入特征进行卷积操作如下式所示：
6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行，实现如上述权利要求1至5任一项所述一种小样本下的智能机舱故障诊断方法的步骤。