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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断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：CN117290771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202311232001.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断方法是由汪红星;朱华;李华峰设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断方法，步骤一、数据采集：采集旋转机械的关键传动部件各种健康状态下的振动信号；步骤二、数据预处理：利用短时傅里叶变换将采集的一维时域信号转换为二维时频图像；步骤三、模型搭建：构建辅助分类生成对抗网络，改进网络结构与损失函数；步骤四、模型训练：利用少量有标签数据与大量无标签数据进行生成器与判别器的对抗训练；步骤五、数据生成与故障诊断：利用训练好的生成器进行多模式样本生成，利用训练好的判别器进行故障识别。本发明实现了有限标签数据下的多模式样本生成和故障诊断，在不同标签比例下，所述方法不仅能够生成高质量的多模式样本，还具有较高的故障诊断精度和稳定性。

本发明授权基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、数据采集：采集旋转机械的关键传动部件各种健康状态下的振动信号；步骤二、数据预处理：利用短时傅里叶变换将各种健康状态的一维时域信号样本转换为二维时频图像；所述短时傅里叶变换是关于时间与频率的函数，如下式所示： 其中，STFT·表示短时傅里叶变换，xt表示一维时域信号，t、w表示时间、频率，gs-t表示中心位于t时刻的窗函数；所述经短时傅里叶变换得到的二维时频图像的时间与频率分辨率取决于窗函数长度，如下式所示： 其中，Nx表示待处理信号的长度，Nw表示窗函数的长度，No表示窗函数平移过程中的重叠长度，[·]表示向下取整，X表示经短时傅里叶变换得到的维度为F×T的时频矩阵；步骤三、模型搭建：构建辅助分类生成对抗网络，改进网络结构与损失函数；步骤三中，构建的辅助分类生成对抗网络包含一个生成器G和一个判别器D,生成器G由嵌入层和反卷积块组成，输入为噪声向量与标签向量，输出为生成样本；判别器D由卷积块和全连接层组成，输入为有标签样本、无标签样本以及生成样本，输出为判别结果与分类结果；所述辅助分类生成对抗网络的损失函数包含生成器G的损失函数和判别器D的损失函数，如下式所示： 其中，LG、LD分别表示生成器G与判别器D的损失函数；分别表示判别器D的有监督损失与无监督损失；λ1、λ2为比例因子；Prx、Prx,y分别表示无标签真实样本与有标签真实样本的分布，c为有标签真实样本的标签，Pc＝c|x、Pc＝c|Gz,c分别表示有标签真实样本与生成样本的类别标签的条件概率分布；步骤四、模型训练：利用少量有标签数据与大量无标签数据进行生成器与判别器的对抗训练；步骤五、数据生成与故障诊断：利用训练好的生成器进行多模式样本生成，利用训练好的判别器进行故障识别。

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