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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置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：CN115902620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211434136.4，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置是由程玉杰;顾昊鑫;马梁;宋登巍;丁宇;吕琛设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置，其方法包括构建基于循环生成对抗网络的电机故障样本迁移生成模型，实现由相似样本域到目标样本域的迁移，增广目标样本，进而实现电机故障的增强诊断，其中目标样本域为需要进行故障诊断的工况条件下的电机故障样本域，相似样本域即相同故障模式其他工况条件下该电机的故障样本域。

本发明授权一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法，其特征在于，包括： 获取电机每种电机故障模式的目标电机故障样本和相似电机故障样本，并从每种电机故障模式下的相似电机故障样本中筛选出与所述目标电机故障样本相似程度最高的最相似电机故障样本，其包括：共有n种电机故障模式,每类故障模式下的目标样本有m种不同工况下的相似样本，对于m种相似样本,通过分别计算每种电机故障模式下每个相似电机故障样本与所述目标电机故障样本之间的最大均值差异MMD值，得到m个MMD值；从所述m个MMD值中选取最小MMD值，并将所述最小MMD值对应的相似电机故障样本作为最相似电机故障样本； 利用所述目标电机故障样本和所述最相似电机故障样本对预先构建的基于循环生成对抗网络的电机目标样本迁移生成模型进行训练，得到训练好的基于循环生成对抗网络的电机目标样本迁移生成模型；其中，所述预先构建的基于循环生成对抗网络的电机目标样本迁移生成模型包括：基于所述目标电机故障样本和所述最相似电机故障样本，构建包含循环生成对抗网络结构和总损失函数的基于循环生成对抗网络的电机目标样本迁移生成模型；其中，所述循环生成对抗网络结构包括：包含第一生成器和第一判别器的第一生成对抗网络；包含第二生成器和第二判别器的第二生成对抗网络；所述总损失函数包括：第一生成对抗网络损失函数、第二生成对抗网络损失函数以及循环一致性损失函数； 通过将每种电机故障模式的最相似电机故障样本输入到所述训练好的基于循环生成对抗网络的电机目标样本迁移生成模型，得到每种电机故障模式的生成目标电机故障样本； 利用所述目标电机故障样本和所述生成目标电机故障样本对预先构建的基于卷积神经网络的电机故障增强诊断模型进行训练，得到训练好的基于卷积神经网络的电机故障增强诊断模型； 获取待诊断故障电机的故障数据，并将所述故障数据输入到所述训练好的基于卷积神经网络的电机故障增强诊断模型中进行故障诊断处理，得到待故障诊断电机的故障类型。

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