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龙图腾网恭喜北京化工大学申请的专利一种基于机理仿真与数据驱动相融合的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：CN114782741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210354885.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机理仿真与数据驱动相融合的故障诊断方法是由王华庆;佟兴伟;宋浏阳;韩长坤设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机理仿真与数据驱动相融合的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机理仿真与数据驱动相融合的故障诊断方法，针对故障诊断中的小样本和不均衡问题，研究故障机理构造故障仿真公式模拟故障数据同时利用生成对抗网络生成相似数据进而扩充并平衡样本量并匹配卷积神经网络实现故障分类。包括以下步骤：1选取轴承加速度信号中的驱动端数据作为实验分析数据；2数据预处理时将各类数据进行截断作为一个样本；3设置训练集和测试集并模拟不均衡数据集；4研究故障机理，根据故障机理构建仿真公式，参考真实试验台参数并结合时域图与包络谱进行仿真公式中的参数确定；5利用生成对抗网络对三种故障状态的信号进行生成并与原始样本混合至均衡数据集；6生成样本质量评价。

本发明授权一种基于机理仿真与数据驱动相融合的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机理仿真与数据驱动相融合的故障诊断方法，其特征在于，训练生成对抗网络生成一维样本数据，步骤如下：1将不同状态下的轴承加速度信号每间隔一定数据点进行截断作为一个样本即真实样本x，间隔的点数需要大于轴承旋转一周的采样点数即可；2将一个长度为128的随机噪声样本输入到生成器G中，生成器G输出一个与真实样本比较相似但不相同的生成样本Gz；3将真实样本x和生成样本Gz同时独立的输入到判别器D中，Dx为判别器D的输出，也就是输入的样本为真实样本的概率；将真实样本x的标签设置为1，生成样本Gz的标签为0，输入x时，判别器D的目的是使得Dx的值等于1，即判断其为真，而当输入为生成样本Gz时，判别器希望能够判断其为假即输出值DGz等于0，即判断为假，但是这时生成器G希望其生成数据可以以假乱真使得判别器DGz＝1即判断为真，从而形成对抗博弈；GAN的损失函数如式1所示，优化目标函数如式2所示为极小极大问题； 式中：z为随机噪声也是生成器G的输入，Pzz为先验分布，Gz为生成器的输出即生成样本，x为真实样本，pdatax为真实样本的分布，DGz为判别器的输出即为一个[0,1]之间的概率值；4在优化训练的过程中，两者交替训练，当训练其中一个时，另一个的参数先固定；对判别器D的优化，其希望能正确分辨真假样本，输入真实样本x时，优化D使得Dx的值由0至1；输入生成样本Gz时，优化D使得的DGz的值由1至0；故而D的优化目标函数如式3所示为最大化问题； 而生成器G的优化，其希望生成以假乱真的数据Gz，从而欺骗D使得D信以为真；其优化目标函数如式4所示，即目标为使得DGz的值由0至1，从而演变成最小化问题； 训练多次直至判别器分辨不出输入的是生成样本还是真实样本，这时DGz＝0.5,达到纳什平衡，此时训练结束，会得到与真实样本很相似但不同的样本；5设置网络最大迭代次数25000次，判别器D输出值的阈值范围为0.5-0.501，当每次迭代得出的输出概率DGz在该范围内时则满足要求，输出生成样本；构建轴承故障仿真信号的表达式如下所示： 其中，A为位移系数即冲击幅值，fn为固有频率，ε为阻尼系数，φ为初始相位角，TK表示第k次脉冲的触发时间，vt为随机噪声，N为采样点数；根据实际滚动轴承故障诊断试验台参数并结合时域图和包络谱图进行式5的参数配置，方法如下所述:冲击幅值A＝roundmaxx,x为真实信号，max为最大值函数，round为四舍五入；轴承故障时的固有频率在[1KHz-60KHz],每次步进1KHz调节固有频率fn，直至满足maxabsfftx＝maxabsffty，此时的fn即为所需，其中y为仿真信号，fft为快速傅里叶变换，abs为取绝对值函数；初始相位角φ＝0，vt的大小只要满足仿真信号的包络谱中故障特征频率不被淹没即可，其中特征频率fz的计算以外圈故障为式6所示： 其中，r为实际滚动轴承的转速，n为滚珠个数，d为滚动体直径，D为轴承节径，α为滚动体接触角；阻尼系数ε的取值范围为[0,1],最佳阻尼系数ε通过计算仿真信号y与真实信号x的相关性进行选择，相关性的评价通过Pearson相关系数如式7进行评价； 其中，cov为两者的协方差，σ为标准差，|ρ|∈[0,1]，相关系数的绝对值越大则相关性越强；ε初始化值为0，每次步进0.001直到取值为1结束，选择相关系数最大时的ε即为所求。

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