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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍92578部隊申請的專利基于WGAN-GP-C和度量學習的機械泵小樣本故障診斷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：CN114037001B 。

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：202111183493.3，技術領域涉及：G06F18/2413；該發明授權基于WGAN-GP-C和度量學習的機械泵小樣本故障診斷方法是由王雪仁;高晟耀;劉瑞杰;蘇常偉;管峰;繆旭弘;尋波;張海峰設計研發完成，并于2021-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于WGAN-GP-C和度量學習的機械泵小樣本故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于WGAN?GP?C和度量學習的機械泵小樣本故障診斷方法，基于一維卷積和時序數據設計，由數據預處理、數據增強、度量學習、模型優化四部分組成。其中，數據預處理實現數據自適應去噪和標準化；在數據增強部分，基于WGAN?GP進行網絡和結構修改得到WGAN?GP?C，以實現按類別擴充數據，從而強化數據的邊緣界限信息；度量網絡結合殘差思想和空間自適應結構實現特征映射，再結合KNN算法，即可實現狀態分類；在模型優化部分，本發明運用權值量化思想優化網絡，使用Ball?tree實現KNN并根據重要因子對訓練數據進行刪減，從而從整體上提升算法性能。本發明在數據稀少的情況下具有良好性能，實用價值高，可以為維修機械泵的相關工作人員提供思路。

本發明授權基于WGAN-GP-C和度量學習的機械泵小樣本故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于WGAN-GP-C和度量學習的機械泵小樣本故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括步驟：1讀取時序數據并進行數據預處理；2構建WGAN-GP-C模型，并基于WGAN-GP-C模型進行數據增強；具體包括：2.1基于WGAN-GP和殘差結構構建WGAN-GP-C模型，在生成器輸入隨機噪聲時加入標簽進行類別指導，在判別器輸出端判別數據所屬類別，實現按類別生成數據；2.2進行WGAN-GP-C模型訓練，將生成樣本與真實樣本一同送入判別器，先訓練數據分布，讓生成樣本與真實樣本相拉近，再在完善分布的同時訓練分類；2.3用訓練完成的WGAN-GP-C生成樣本時，對生成樣本數據篩選；2.4生成樣本數據質量采用最大平均差異MMD進行評估并以此調整模型；3基于度量學習和KNN分類算法構建故障診斷模型；具體包括：3.1構建度量網絡模型，包括卷積神經網絡Vector-CNN和空間自適應結構，樣本數據經卷積神經網絡得到一個向量，空間自適應結構中構建空間位置矩陣，然后根據向量特征對空間位置賦予不同的權重，以實現空間度量映射；3.2構建triplet數據集，采用Adam優化器訓練度量網絡模型；3.3構建分類算法模型，利用KNN算法尋找最優k值以及對應的準確率，對訓練得到的度量網絡模型進行測試；4進行故障診斷模型優化；5利用優化后的故障診斷模型對預處理且數據增強過得數據進行故障診斷。

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中國人民解放軍92578部隊，其通訊地址為：100161 北京市豐臺區六里橋北里4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”。