本发明涉及检测技术领域，尤其是一种基于代理模型机车柴油机传感器数据实时异常检测方法，具体步骤如下：获取传感器实时数据和传感器历史数据；建立代理模型，利用传感器历史数据建立训练样本集；利用代理模型构建近似模型，并将训练样本集代入近似模型进行模型训练；利用近似模型对传感器实时数据进行预测分析，计算出预测误差P；当预测误差P小于第一阈值时，则判定传感器数据正常，否则判定异常；正常的传感器数据的预测误差P大于第二阈值时，则将正常传感器实时数据加入步骤S3中的训练样本集。本发明利用代理模型更新近似模型，并通过训练样本集对代理模型实时更新，解决了近似模型精度随着时间推进而逐渐下降的问题。