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龍圖騰網獲悉西北工業(yè)大學;中國航發(fā)四川燃氣渦輪研究院申請的專利基于變分自編碼生成對抗網絡的航空發(fā)動機故障診斷方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115587290B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211125186.4，技術領域涉及：G06F18/00；該發(fā)明授權基于變分自編碼生成對抗網絡的航空發(fā)動機故障診斷方法是由姜洪開;劉少偉;王同慶;吳正紅;李曉冬設計研發(fā)完成，并于2022-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于變分自編碼生成對抗網絡的航空發(fā)動機故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于變分自編碼生成對抗網絡的航空發(fā)動機故障診斷方法，首先獲取航空發(fā)動機關鍵部件的振動信號；其次構建深度變分自編碼生成對抗網絡，其中編碼器結構增強了對故障信號的特征學習能力，從而提高數(shù)據(jù)生成質量，同時將梯度懲罰機制應用到判別器結構中以避免網絡訓練過程發(fā)生模式崩潰現(xiàn)象。利用構建的生成對抗網絡生成與采集信號相似的樣本來擴充不平衡數(shù)據(jù)集；最后將模型提取的深層特征輸入到卷積神經網絡來獲得更高的故障診斷結果。本發(fā)明效果卓越、簡單易行、診斷快速，可以高效的解決航空發(fā)動機故障診斷。

本發(fā)明授權基于變分自編碼生成對抗網絡的航空發(fā)動機故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于變分自編碼生成對抗網絡的航空發(fā)動機故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：采集航空發(fā)動機部件的振動加速度信號，得到故障信號，對故障信號通過歸一化以及滑動窗口采樣操作構建模型訓練集和測試集； 步驟2：構建變分自編碼生成對抗網絡模型對故障信號進行數(shù)據(jù)生成； 步驟2-1：將編碼器添加到深度生成對抗網絡中，使編碼器和生成器構成自動編碼器； 步驟2-2：通過編碼和重構學習輸入數(shù)據(jù)的分布特征； 在訓練過程中，編碼器從真實數(shù)據(jù)集x中隨機采樣，然后通過神經網絡將其編碼到潛在編碼空間中；為了使編碼器獲得的后驗分布qz|x盡可能接近預期分布，選擇KL散度計算兩個分布之間的距離，作為損失函數(shù)的一部分；編碼器的目標函數(shù)如式1所示： LE＝-Eqz|x[logpx|z]+DKLqz|x||pz1 式中，右邊前一部分是變分自動編碼器的重建誤差，后一部分是先驗分布正則化；pz表示所需編碼空間z的先驗分布；DKL·表示兩個變量之間的KL散度； 步驟2-3：所構建的變分自編碼生成對抗網絡模型原理如式2： 其中G表示生成器，D表示判別器，Pda和Pg分別表示原始樣本分布x和噪聲z的先驗分布，Dx表示判別器的輸出，Gz表示生成器輸出的生成數(shù)據(jù)； 步驟3：生成器從編碼器提供的潛在編碼空間z采樣；通過使變分自動編碼器中的解碼器和生成對抗網絡中的生成器共享參數(shù)并一起訓練，將它們組合成一個整體；其中判別器的損失函數(shù)如下所示： 其中，式3右邊最后一項表示梯度懲罰項，λ表示梯度懲罰系數(shù)；Dy表示判別器對生成的數(shù)據(jù)的判別值，Pr表示真實數(shù)據(jù)的分布； 步驟4：在生成器中采用特征匹配算法來匹配生成數(shù)據(jù)的深層特征，測量特征向量均值之間的L2距離，改進之后的生成器損失函數(shù)如下所示： 其中hx表示從判別器中間層提取的特征向量，選擇判別器第二卷積層的輸出作為特征hx；w表示特征匹配的權重系數(shù)，hy表示生成樣本在判別器第二卷積層的輸出； 步驟5：將生成器生成的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)一起提供給判別器，在梯度罰損失函數(shù)的基礎上，采用隨機梯度下降法更新鑒別器的參數(shù)，通過對判別器的目標函數(shù)施加梯度懲罰的公式如式5： 式中，δ表示正態(tài)分布N中的弱擾動； 步驟6：在完成判別器的訓練后，生成器根據(jù)判別器的反饋更新參數(shù)，訓練產生更多的生成樣本； 步驟7：重復步驟3到步驟6；在訓練過程結束時，生成器從正態(tài)分布N0,I中采樣，生成合成樣本； 步驟8：以步驟7生成的數(shù)據(jù)為訓練數(shù)據(jù)，以步驟1得到的真實數(shù)據(jù)為測試數(shù)據(jù)，構建卷積神經網絡分類器進行訓練和測試，對軸承數(shù)據(jù)進行故障類型診斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人西北工業(yè)大學;中國航發(fā)四川燃氣渦輪研究院，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。