发明专利 已授权

一种基于改进TimeGAN模型的小样本故障诊断方法

📄 申请号:CN202210388562.2 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-04-13
公开号
CN114692506B
公开日
2025-04-29
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

工业设备故障诊断, 智能制造, 预测性维护, 设备状态监测, 机械设备健康管理

摘要

本发明公开了一种基于改进TimeGAN模型的小样本故障诊断方法,包括:采集电梯运行数据,包括正常样本和故障样本;建立改进TimeGAN模型;将故障样本输入改进TimeGAN模型生成故障数据;将电梯运行数据和生成的故障数据合并为样本集,并利用小波包分解提取样本集的时频特征;将提取的时频特征划分为训练集和测试集,并将训练集输入CNN模型中进行训练;将测试集输入训练好的CNN模型,获得故障诊断结果并对故障诊断结果进行验证。该方法通过生成具备时序特征的故障样本,降低原始数据分布不平衡性,并充分提取样本的时频特征,获得高效准确的故障诊断结果,从而实现智能化设备的安全维护。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN114692506B

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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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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:45 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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