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申请/专利权人：湘江实验室
摘要：本申请涉及一种故障数据扩充的故障方向与幅值估计方法，该方法包括：收集三水箱系统的正常数据样本，基于正常数据样本生成虚拟故障数据样本；构建故障估计模型，将虚拟故障数据样本输入至故障估计模型；故障估计模型包括全连接网络模型和注意力网络模型；重复生成虚拟故障数据样本，并将其输入至故障估计模型进行迭代训练；将待测的故障数据输入至训练好的故障估计模型，输出故障诊断结果。该方法将故障方向和故障幅值作为预测标签，得到了一种多输入多输出的动态故障估计方法，弥补了难以采集到所有的故障情况的缺陷。
主权项：1.一种故障数据扩充的故障方向与幅值估计方法，其特征在于，包括：S1：收集三水箱系统的正常数据样本，基于正常数据样本生成虚拟故障数据样本；S2：构建故障估计模型，将所述虚拟故障数据样本输入至所述故障估计模型；所述故障估计模型包括全连接网络模型和注意力网络模型；所述全连接网络模型用于预测虚拟故障数据样本的加性故障幅值、乘性故障幅值、故障类型以及故障数量；所述注意力网络模型用于预测虚拟故障数据样本的加性故障方向、乘性故障方向；S3：重复生成虚拟故障数据样本，并将其输入至所述故障估计模型进行迭代训练；S4：将待测的故障数据输入至训练好的故障估计模型，输出故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘江实验室 一种故障数据扩充的故障方向与幅值估计方法
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