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龙图腾网恭喜大连海事大学;大连海大智船科技有限责任公司申请的专利一种数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承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：CN113946920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111235360.6，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承故障诊断方法是由张均东;侯良生;李燕彪;蒋丁宇;姜瑞政;唐元元设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承故障诊断方法。本发明包括一个生成器G、一个判别器D和一个跨域故障分类器C，整个故障诊断模型进行交替对抗训练，其目的使用合成的故障样本再平衡训练集数据，使用再平衡训练集数据和无标签测试集样本训练故障分类器C。使用训练好的跨域故障中分类器C对测试集故障样本进行故障诊断。本发明故障诊断准确率高，非常适用于故障数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承故障诊断。

本发明授权一种数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种数据不平衡且数据集存在偏差的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、收集滚动轴承振动信号作为故障数据，将故障数据分为训练集和测试集，训练集故障样本和测试集故障样本存在偏差；步骤2、建立故障诊断模型，所述故障诊断模型包括用于产生偏差较小的再平衡故障样本生成器G和用于识别真、假故障样本的判别器D，初始化权值和阈值，将噪音和标签输入到生成器G，生成低比例无数据集偏差故障样本，生成故障样本和真实故障样本均输入到判别器D进行判断，直到判别器D判别不出样本是真实样本还是生成样本；步骤3、建立跨域故障诊断分类器C，初始化权值和阈值，将训练集再平衡故障样本和测试集故障样本同时输入到故障分类器C；步骤4、生成器G同时缩小Lg误差和故障分类器误差LC，判别器D缩小LD误差，故障分类器C同时缩小交叉熵损失Lcls和CORAL损失LCORAL，缩小生成故障样本与目标域样本数据集偏差；步骤5、通过训练好的故障分类器C对测试集故障进行故障诊断；所述步骤4中，LG＝Lg+LC LC＝αLcls+βLCORAL其中，α和β是一个0-1之间的常数，i是代表第i个样本，K是训练集样本的数目，xi是第i个真实样本，zi是第i个噪音样本，ci第i个样本的标签。

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