发明专利 已授权

一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法

📄 申请号:CN202610107032.4 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2026-01-27
公开号
CN121579996B
公开日
2026-04-03
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

发动机故障诊断, 工业设备状态监测, 预测性维护, 智能制造

摘要

本发明公开一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法,属于发动机故障检测技术领域,包括:获取包括正常运行数据和故障运行数据的发动机数据集;设置调节因子改进小波阈值函数使改进后的小波阈值函数在小波阈值范围内具有连续性,并对所述发动机数据集进行去噪,根据去噪后的发动机数据集,基于训练好的数据平衡模型进行数据增强,得到数据增强后的发动机数据集;根据所述数据增强后的发动机数据集,训练基于自蒸馏的自编码器特征提取模型提取发动机故障特征。本发明解决了现有发动机故障诊断中,因可用故障数据样本少、类别不平衡、数据噪声干扰大而导致的故障特征提取困难、模型泛化能力弱、诊断准确率低的问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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