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龙图腾网获悉众森绿建国际科技股份公司申请的专利基于GANs和LSTM的故障预测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：CN119882650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202510077767.2，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于GANs和LSTM的故障预测方法及装置是由黄可;李宏;边东晓设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GANs和LSTM的故障预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于GANs和LSTM的故障预测方法及装置，预测方法包括：S1：获取目标设备的历史运行数据；S2：利用所述历史运行数据构建数据集，训练GANs网络，得到数据生成模型；S3：利用所述数据生成模型生成模拟数据，将所述模拟数据与所述数据集合并，得到扩充数据集；S4：利用所述扩充数据集训练LSTM网络，得到故障预测模型；S5：利用所述故障预测模型对所述目标设备进行故障预测。本发明能够克服故障预测过程中的数据匮乏问题。

本发明授权基于GANs和LSTM的故障预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于GANs和LSTM的故障预测方法，其特征在于，包括： S1：获取目标设备的历史运行数据，其中，目标设备为空调设备； S2：利用所述历史运行数据构建数据集，训练GANs网络，得到数据生成模型； S3：利用所述数据生成模型生成模拟数据，将所述模拟数据与所述数据集合并，得到扩充数据集； S4：利用所述扩充数据集训练LSTM网络，得到故障预测模型； S5：利用所述故障预测模型对所述目标设备进行故障预测； 在所述S2中，提取所述历史运行数据中的正常数据和异常数据； 对所述正常数据和所述异常数据分别进行聚类，得到分类簇； 在训练所述GANS网络时，为属于不同所述分类簇的所述正常数据或所述异常数据分别赋予不同的特征参数，以让生成器基于不同初始条件生成贴合对应正常工况的数据，以及引导生成模拟不同故障特征的数据； 聚类的方法包括： 将所述正常数据和所述异常数据分别划分为多个子集，每个所述子集至少包含一种运行数据；将正常数据划分为3个子集，第一个子集包含蒸发器温度、冷凝器温度这两个与热交换相关的运行数据，第二个子集包含压缩机电流，第三个子集包含风机风速数据；把异常数据划分为2个子集，第一个异常数据子集包含蒸发器温度、压缩机电流，第二个异常数据子集涵盖风机风速数据；对每个所述子集分别进行聚类，得到多个子分类簇； 根据每个所述子集对所述目标设备运行的贡献，为每个所述子集赋以权重； 根据每个所述子集的权重，确定每条所述正常数据或所述异常数据在每个所述子分类簇上的得分，选择得分最高的所述子分类簇，作为每条所述正常数据或所述异常数据的所述分类簇； 对每个所述子集分别利用K-Means算法进行聚类； 所述特征参数为对应所述子分类簇包含的每种运行数据的均方差。

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