申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2021-08-18

公开（公告）日：2021-12-24

公开（公告）号：CN113837002A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/12(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，具体为：读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；对正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取。

主权项：1.一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；步骤2，对步骤1中的正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；步骤3，采用步骤2得到的故障数据样本对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；步骤4，利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；步骤5，按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取；步骤6，选用PCA对步骤5得到的训练集和测试集的Harr小波特征、时域统计参量特征的特征向量进行特征选择，确定测试样本的特征向量集和训练样本的特征向量集；步骤7，计算测试样本的特征向量与每类训练样本的特征向量的加权欧式距离；步骤8，采用KNN算法确定待分类测试样本的类别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法

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