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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开的基于TimeVAE‑LightGBM的时间序列数据的故障诊断方法，步骤如下：数据预处理得到原始数据集；构建TimeVAE网络模型并训练，编码器网络输出X的估计分布，并从中随机采样，生成潜在向量作为解码器网络的输入，解码器输出生成故障数据集；将原始数据集与生成故障数据集进行合并，形成平衡数据集，并划分训练集和测试集；将训练集输入到LightGBM模型进行迭代训练，得到分类模型，进行故障诊断。本发明的故障诊断方法，通过结合TimeVAE和LightGBM，在时间序列数据的故障分类领域取得更好的分类性能，应用广泛，同时提高故障分类的效果，为故障诊断提供可靠保障。
主权项：1.基于TimeVAE-LightGBM的时间序列数据的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对CWRU美国凯斯西储大学公开的轴承数据集进行数据预处理，得到原始故障数据集X；步骤2，构建TimeVAE网络模型，包括编码器网络和解码器网络；步骤3，使用步骤1中得到的原始故障数据集X进行TimeVAE模型训练，将原始故障数据集X输入到TimeVAE网络模型中，编码器网络将每个潜在特征表示为概率分布，输出X的估计分布并从中随机采样，生成潜在向量Z作为解码器网络的输入，解码器将潜在向量Z重新映射回原始数据空间，得到生成故障数据集步骤4，将与X进行合并，形成平衡数据集，并划分训练集和测试集；步骤5，将训练集输入到LightGBM模型进行迭代训练，得到分类模型；步骤6，将分类模型作为故障诊断模型，实时输入故障数据进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于TimeVAE-LightGBM的时间序列数据故障诊断方法
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