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！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取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：CN121579996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610107032.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法是由芮陈凯;葛泉波设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法，属于发动机故障检测技术领域，包括：获取包括正常运行数据和故障运行数据的发动机数据集；设置调节因子改进小波阈值函数使改进后的小波阈值函数在小波阈值范围内具有连续性，并对所述发动机数据集进行去噪，根据去噪后的发动机数据集，基于训练好的数据平衡模型进行数据增强，得到数据增强后的发动机数据集；根据所述数据增强后的发动机数据集，训练基于自蒸馏的自编码器特征提取模型提取发动机故障特征。本发明解决了现有发动机故障诊断中，因可用故障数据样本少、类别不平衡、数据噪声干扰大而导致的故障特征提取困难、模型泛化能力弱、诊断准确率低的问题。

本发明授权一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强与自蒸馏模型的发动机故障特征提取方法，其特征在于，包括： 获取包括正常运行数据和故障运行数据的发动机数据集； 设置调节因子改进小波阈值函数使改进后的小波阈值函数在小波阈值范围内具有连续性； 利用改进后的小波阈值函数对所述发动机数据集进行去噪，得到去噪后的发动机数据集； 根据所述去噪后的发动机数据集，基于训练好的数据平衡模型进行数据增强，得到数据增强后的发动机数据集；所述数据平衡模型包括依次连接的合成少数过采样模型和条件生成对抗网络模型； 根据所述数据增强后的发动机数据集，训练基于自蒸馏的自编码器特征提取模型提取发动机故障特征； 所述改进后的小波阈值函数，表示为： ； 式中，表示第个分解级别第个位置滤波后的小波估计系数，表示第个分解级别第个位置滤波前的小波估计系数，表示符号函数，表示小波阈值范围，，表示噪声标准差，，表示尺度系数的中位数绝对值，表示以自然数为底数的对数函数，表示信号长度，表示调节因子； 当时，，即在小波阈值范围内具有连续性，其中，表示小波阈值正趋向于，表示小波阈值负趋向于，表示极限； 当时，，，即在小波阈值范围内具有连续性，表示正无穷。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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。