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申请/专利权人：广东石油化工学院
摘要：本发明公开了一种基于AI大模型和频域特征的旋转机械故障数据扩容方法。包括：获取包含指定数量数据样本的故障数据集，计算所有所述数据样本的绝对均值，根据所述绝对均值对所述故障数据集进行处理，得到冲击数据集，根据所述故障数据集提取得到频域特征，并根据所述频域特征构建提示模板，将所述故障数据集、所述冲击数据集和所述提示模板输入到预先训练好的AI大模型中，对所述故障数据集进行扩容，得到扩容数据集，本发明能够提高数据扩容的有效性和旋转机械故障诊断的准确性。
主权项：1.一种基于AI大模型和频域特征的旋转机械故障数据扩容方法，其特征在于，包括：获取包含指定数量数据样本的故障数据集；计算所有所述数据样本的绝对均值，根据所述绝对均值对所述故障数据集进行处理，得到冲击数据集；根据所述故障数据集提取得到频域特征，并根据所述频域特征构建提示模板；将所述故障数据集、所述冲击数据集和所述提示模板输入到预先训练好的AI大模型中，对所述故障数据集进行扩容，得到扩容数据集；当所述故障数据集为转子碰摩故障数据集时，所述根据所述故障数据集提取得到频域特征，并根据所述频域特征构建提示模板，包括：将所述转子碰摩故障数据集输入到预先训练好的AI大模型中；计算所述转子碰摩故障数据集的快速傅里叶变换；根据所述快速傅里叶变换和所述数据样本的总数归一化频谱，得到归一化结果；根据所述归一化结果提取得到转子碰摩频域特征；其中，所述转子碰摩频域特征包括主要频率分量、振幅和振幅差值；根据所述转子碰摩频域特征构建转子碰摩提示模板。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东石油化工学院 一种基于AI大模型和频域特征的旋转机械故障数据扩容方法、装置、设备及介质
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