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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于Nadam‑TimeGAN和MCNN‑GRU的故障分类方法，使用改进的时间序列生成对抗网络Nadam‑TimeGAN增强原始数据，对原始故障数据进行数据增强，生成与原始样本相似的高质量合成样本，构建平衡样本数据集；然后将平衡样本数据集输入MCNN‑GRU模型进行特征提取、故障分类、再利用Softmax函数将神经元输出转化为故障的概率分布；有效提高不平衡小样本故障分类准确性；本发明方法提高了生成数据的准确性和效率，并增加了数据的多样性；使用MCNN自动从平衡样本数据集中学习特征，无需提前对数据进行特征提取处理，有效提高不平衡故障数据的分类效果，为故障诊断提供可靠保障。
主权项：1.基于Nadam-TimeGAN和MCNN-GRU的故障分类方法，其特征在于，使用改进的时间序列生成对抗网络Nadam-TimeGAN增强原始数据，对原始故障数据进行数据增强，生成与原始样本相似的高质量合成样本，构建平衡样本数据集；然后将平衡样本数据集输入MCNN-GRU模型进行特征提取、故障分类、再利用Softmax函数将神经元输出转化为故障的概率分布；所述MCNN-GRU模型包括多尺度卷积神经网络MCNN构建的特征提取器和由堆叠的GRU神经网络构成的分类模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于Nadam-TimeGAN和MCNN-GRU的故障分类方法
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