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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利基于數字孿生模型的滾動軸承故障樣本生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116070090B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310164916.X，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權基于數字孿生模型的滾動軸承故障樣本生成方法是由秦毅;劉虹余;毛永芳;蒲華燕設計研發完成，并于2023-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數字孿生模型的滾動軸承故障樣本生成方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于數字孿生模型的滾動軸承故障樣本生成方法，屬于軸承故障診斷技術領域。該方法包括：S1：通過軸承加速壽命試驗臺在物理空間中采集其故障信號樣本；S2：針對某一特定故障，利用多自由度軸承故障動力學模型獲取多個軸承部件的理論振動信號，并在其上加入強度相同的高斯白噪聲；S3：用傅立葉變換計算含噪多源振動信號和實測信號的頻譜；S4：構建FBC?GAN并進行訓練；S5：將噪聲頻域輸入訓練好的FBC?GAN中，生成軸承故障信號樣本；S6：通過IFFT得到相應的時域軸承故障樣本；本發明能有效改善數據樣本中正常樣本遠多于故障樣本的失衡問題，減少實際實驗的需求和樣本獲取的成本。

本發明授權基于數字孿生模型的滾動軸承故障樣本生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數字孿生模型的滾動軸承故障樣本生成方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：S1：通過軸承加速壽命試驗臺在物理空間中采集其故障信號樣本；S2：針對某一特定故障，使用多自由度軸承故障動力學模型獲取多個軸承部件的理論振動信號，并在其上加入強度相同的高斯白噪聲，得到含噪多源振動信號；S3：采用傅立葉變換計算含噪多源振動信號和實測故障信號的頻譜；S4：構建FBC-GAN并進行訓練，其中FBC-GAN表示頻域雙向長短時記憶循環生成對抗網絡；構建的FBC-GAN包括兩個映射方向相反的GAN網絡；每個GAN網絡均包括一個生成器和一個判別器；所述生成器包括一個Bi-LSTM層、兩個卷積層、四個殘差塊和一個反卷積層；所述判別器包括四個連續的卷積層，整體為全卷積神經網絡結構；FBC-GAN訓練過程中的損失函數為： 其中，，，為權重值；表示從輸入樣本X到生成樣本Y的正向映射的正向生成器，表示從輸入樣本Y到生成樣本X的逆向映射的逆向生成器；、分別表示正向映射的判別器和逆向映射的判別器； 表示頻譜約束損失，計算公式為： 其中，和分別表示被測頻譜的實部和虛部；和分別表示生成數據的實部和虛部； 表示對抗損失，計算公式為： 表示循環一致性損失，計算公式為： 表示同一性映射損失，計算公式為： 其中，、分別表示兩個域的數據參與計算后結果的期望值；S5：將噪聲頻域仿真數據輸入到訓練好的FBC-GAN中，生成軸承故障的信號樣本；S6：通過IFFT得到相應的時域軸承故障樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙坪壩正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。