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龍圖騰網(wǎng)恭喜中南大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種電機(jī)故障數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114943299B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210624937.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)一種電機(jī)故障數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng)是由彭濤;張朝陽(yáng);張宇;彭霞;徐立恩;楊超;陽(yáng)春華;文豪橋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種電機(jī)故障數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種電機(jī)故障數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng)。該方法包括：構(gòu)建真實(shí)訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集；構(gòu)建真實(shí)訓(xùn)練樣本的第一屬性標(biāo)簽集、第一特征標(biāo)簽集和第一混合標(biāo)簽集，構(gòu)建屬性推理網(wǎng)絡(luò)；構(gòu)建測(cè)試樣本集的第二屬性標(biāo)簽集，得到測(cè)試樣本集的第二特征標(biāo)簽集，確定測(cè)試樣本集的第二混合標(biāo)簽集；構(gòu)建故障數(shù)據(jù)增廣模型的第一預(yù)設(shè)模型、第二預(yù)設(shè)模型和第三預(yù)設(shè)模型；構(gòu)建編碼解碼器損失函數(shù)和判別器損失函數(shù)，并建立故障數(shù)據(jù)增廣模型損失函數(shù)；訓(xùn)練故障數(shù)據(jù)增廣模型，獲得故障數(shù)據(jù)增廣最優(yōu)模型參數(shù)；并確定與測(cè)試樣本屬性一致的生成數(shù)據(jù)。該方法易于實(shí)施，無(wú)需額外硬件設(shè)備，能多運(yùn)行工況、多類(lèi)型、多退化程度故障數(shù)據(jù)增廣。

本發(fā)明授權(quán)一種電機(jī)故障數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種電機(jī)故障數(shù)據(jù)增廣方法，其特征在于，包括：S1：構(gòu)建電機(jī)在不同工況、不同故障類(lèi)型、不同故障嚴(yán)重程度下的真實(shí)訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集；S2：構(gòu)建真實(shí)訓(xùn)練樣本的第一屬性標(biāo)簽集、第一特征標(biāo)簽集和第一混合標(biāo)簽集，根據(jù)所述第一屬性標(biāo)簽集和所述第一特征標(biāo)簽集構(gòu)建屬性推理網(wǎng)絡(luò)；S3：構(gòu)建測(cè)試樣本集的第二屬性標(biāo)簽集，根據(jù)所述第二屬性標(biāo)簽集和所述屬性推理網(wǎng)絡(luò)得到測(cè)試樣本集的第二特征標(biāo)簽集，根據(jù)所述第二屬性標(biāo)簽集和所述第二特征標(biāo)簽集確定測(cè)試樣本集的第二混合標(biāo)簽集；S4：根據(jù)第一混合標(biāo)簽集構(gòu)建故障數(shù)據(jù)增廣模型的第一預(yù)設(shè)模型、第二預(yù)設(shè)模型和第三預(yù)設(shè)模型；S5：根據(jù)所述第一預(yù)設(shè)模型、所述第二預(yù)設(shè)模型和所述第三預(yù)設(shè)模型構(gòu)建編碼解碼器損失函數(shù)和判別器損失函數(shù)，并根據(jù)所述編碼解碼器損失函數(shù)和所述判別器損失函數(shù)建立故障數(shù)據(jù)增廣模型損失函數(shù)；S6：根據(jù)所述第一預(yù)設(shè)模型、所述第二預(yù)設(shè)模型、所述第三預(yù)設(shè)模型以及所述故障數(shù)據(jù)增廣模型損失函數(shù)訓(xùn)練故障數(shù)據(jù)增廣模型，獲得故障數(shù)據(jù)增廣最優(yōu)模型參數(shù)；根據(jù)所述第二混合標(biāo)簽集和所述故障數(shù)據(jù)增廣最優(yōu)模型參數(shù)確定與測(cè)試樣本屬性一致的生成數(shù)據(jù)。

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