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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种电机故障数据增广方法及系统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：CN114943299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210624937.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种电机故障数据增广方法及系统是由彭涛;张朝阳;张宇;彭霞;徐立恩;杨超;阳春华;文豪桥设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机故障数据增广方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种电机故障数据增广方法及系统。该方法包括：构建真实训练样本集和测试样本集；构建真实训练样本的第一属性标签集、第一特征标签集和第一混合标签集，构建属性推理网络；构建测试样本集的第二属性标签集，得到测试样本集的第二特征标签集，确定测试样本集的第二混合标签集；构建故障数据增广模型的第一预设模型、第二预设模型和第三预设模型；构建编码解码器损失函数和判别器损失函数，并建立故障数据增广模型损失函数；训练故障数据增广模型，获得故障数据增广最优模型参数；并确定与测试样本属性一致的生成数据。该方法易于实施，无需额外硬件设备，能多运行工况、多类型、多退化程度故障数据增广。

本发明授权一种电机故障数据增广方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电机故障数据增广方法，其特征在于，包括：S1：构建电机在不同工况、不同故障类型、不同故障严重程度下的真实训练样本集和测试样本集；S2：构建真实训练样本的第一属性标签集、第一特征标签集和第一混合标签集，根据所述第一属性标签集和所述第一特征标签集构建属性推理网络；S3：构建测试样本集的第二属性标签集，根据所述第二属性标签集和所述属性推理网络得到测试样本集的第二特征标签集，根据所述第二属性标签集和所述第二特征标签集确定测试样本集的第二混合标签集；S4：根据第一混合标签集构建故障数据增广模型的第一预设模型、第二预设模型和第三预设模型；S5：根据所述第一预设模型、所述第二预设模型和所述第三预设模型构建编码解码器损失函数和判别器损失函数，并根据所述编码解码器损失函数和所述判别器损失函数建立故障数据增广模型损失函数；S6：根据所述第一预设模型、所述第二预设模型、所述第三预设模型以及所述故障数据增广模型损失函数训练故障数据增广模型，获得故障数据增广最优模型参数；根据所述第二混合标签集和所述故障数据增广最优模型参数确定与测试样本属性一致的生成数据。

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