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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种聚类引导下基于无监督域对抗网络的水轮发电机组部分迁移故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119249294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411160210.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种聚类引导下基于无监督域对抗网络的水轮发电机组部分迁移故障诊断方法是由曹鸿儒;胡军;李俊;田恒双;陈成;豆乐飞;张涛;董来生;匡美珍;张振凯设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聚类引导下基于无监督域对抗网络的水轮发电机组部分迁移故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明为一种聚类引导下基于无监督域对抗网络的水轮发电机组部分迁移故障诊断方法。构建了基于特定域的批标准化方法的无监督域对抗网络，去除特定域信息，增强源域和目标域特征之间的对齐；设计了一种嵌入式聚类策略，在部分域自适应过程中学习紧密聚类的目标域特征，抑制部分域自适应过程中的负迁移现象；定义了一个联合优化目标函数来平衡不同的损失函数。本方法有效解决了目前现有无监督部分领域自适应模型在迭代训练中提取的目标域特征相对分散，易导致负迁移的问题，提出方法能够准确提取出源域与目标域之间的可迁移特征，抑制部分域自适应过程中的负迁移现象，实现了较高的诊断精度。

本发明授权一种聚类引导下基于无监督域对抗网络的水轮发电机组部分迁移故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种聚类引导下基于无监督域对抗网络的水轮发电机组部分迁移故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集工程实际装备结构与参数较为相似的水轮发电机组振动数据构建源域数据集，并划分源域训练样本与测试样本； 步骤S2、收集实测的某电厂水轮发电机组上采集到水轮发电机组振动数据构建目标域数据集，并划分目标域训练样本与测试样本； 步骤S3、采用最小‑最大归一化方法将源域与目标域数据线性变换到[0，1]的范围内； 步骤S4、构建基于特定域批标准化的无监督域对抗网络，应用DSBN层去除网络模型内特定域的干扰信息，增强源域和目标域特征分布的对齐以提取可迁移特征； 步骤S5、采用基于KL散度的嵌入式聚类策略，在部分域适应过程中促使每个目标域特征聚类至源域类别中的一类，对模型进行训练优化； 步骤S6、定义了一个联合优化目标函数来平衡不同的损失，以提高训练和诊断性能，其中包括嵌入式聚类损失、基于加权的域分类损失和基于加权的域自适应对抗损失； 步骤S7、输入源域和目标域的训练样本，利用Adam算法对所提出的网络进行迭代训练和优化，训练得到水轮发电机组部分迁移故障诊断模型，将目标域测试样本输入训练后的网络进行验证； 步骤S8、采用训练好的水轮发电机组部分迁移故障诊断模型识别水轮发电机组的运行状态。

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