买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测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：CN120123812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510091307.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法是由马仲海;孙翊文;聂松林;展召彬;尹方龙;纪辉设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法，应用于智能机电制造技术领域，包括：S1、基于数字孪生的机电系统实时模型搭建；S2、基于时序数据增强方法TimeGAN的机电系统小样本数据延拓；S3、机电系统性能预测及实时监测技术。本发明针对机电系统中数据小样本导致的模型泛化能力和预测准确性的降低、难以检测和诊断等问题，提出一种小样本数据延拓方法TimeGAN，并即在此基础上对机电系统展开性能预测；同时将数字孪生实时性特点与机电系统巧妙结合，进一步加强对机电系统的集中管理与预测性维护，为其寿命预测、故障诊断、性能优化等领域研究提供有力支持。

本发明授权一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于数字孪生的机电系统实时模型搭建； 所述数字孪生机电系统实时模型包括两部分：机电系统数字孪生实时几何模型以及数字孪生实时数据模型； 搭建机电系统数字孪生实时几何模型，模型外形尺寸及其显示的系统可动部件运行状态需与物理样机达成一致，虚拟几何模型需要实时反馈现实物理样机的各项物理信息与运行状态，达到虚实同步的要求； 搭建机电系统数字孪生实时数据模型，通过采集系统实时收集传感器数据，将其上传至上位机储存与备份以供后续研究；同时将实时数据传入数据延拓模型与机器学习预测模型，实现模型的实时更新与输出； S2：基于时序数据增强方法TimeGAN的机电系统小样本数据延拓； 针对时间序列数据增强方法TimeGAN，对机电系统时序性传感器数据展开延拓，通过生成器与判别器之间的对抗训练至达到纳什均衡，生成器能延拓出与原始数据拥有相同潜在规律的新数据，TimeGAN在GAN的基础上增加了自编码器，更好地处理时间序列数据特性； S3：机电系统性能预测及实时监测； 机电系统性能预测采用机器学习模型对机电系统性能指标展开预测，将机器学习模型与小样本数据延拓方法TimeGAN相结合；将初始数据和TimeGAN延拓数据同步输入至机电系统的机器学习模型，并根据均方根误差RMSE、均方误差MSE评估训练模型的质量，通过机电系统性能指标预测值判断机电系统的性能运行状态； 机电系统实时监测为数字孪生用户交互界面的设计，让用户能通过该界面上显示的实时系统相关信息掌握机电系统整体运行状态；将机电系统实时几何模型显示于主界面，虚实同步，通过虚拟几何模型实时观察实物样机的运行状态；对于实时数据模型，添加模型数据、预测数据、传感器数据储存功能以供后续研究；机器学习模型预测的性能指标数值实时显示于数据界面，同时添加各模型运行参数，用户根据运行状态及模型评估指标进行适应性更改；将传感器数据实时显示于数据界面，并绘制曲线以更直观的反应系统状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京工业大学，其通讯地址为：100124 北京市朝阳区平乐园100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。