[发明专利]基于TimeGAN模型的智能工厂设备故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310163681.2 | 申请日： | 2023-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN116304809A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李骏;张玮;梅镇;邵雨蒙;韦康 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06N3/08;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/048 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于TimeGAN模型的智能工厂设备故障诊断方法，该方法为：采集智能工厂设备的不平衡时序故障数据集，进行预处理作为原始数据，将其划分为样本量大的故障类别和样本量小的故障类别；用所有原始数据预训练出一个辅助生成的故障分类器；对样本量小的故障类别所对应数据进行处理得到样本集，将样本集划分为训练集和测试集，训练集送入TimeGAN模型进行训练，生成足够平衡原始数据的样本数据；将该样本数据与原始数据进行混合，得到平衡后的故障数据集，送入CNN网络进行训练，然后对测试集进行故障诊断。本发明充分考虑了生成样本的准确性、多样性和故障分类的准确度，从而获得了高效准确的智能工厂设备故障诊断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 timegan 模型 智能 工厂 设备 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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