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龙图腾网恭喜中国人民解放军92578部队申请的专利基于WGAN-GP-C和度量学习的机械泵小样本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：CN114037001B 。

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：202111183493.3，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于WGAN-GP-C和度量学习的机械泵小样本故障诊断方法是由王雪仁;高晟耀;刘瑞杰;苏常伟;管峰;缪旭弘;寻波;张海峰设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WGAN-GP-C和度量学习的机械泵小样本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WGAN‑GP‑C和度量学习的机械泵小样本故障诊断方法，基于一维卷积和时序数据设计，由数据预处理、数据增强、度量学习、模型优化四部分组成。其中，数据预处理实现数据自适应去噪和标准化；在数据增强部分，基于WGAN‑GP进行网络和结构修改得到WGAN‑GP‑C，以实现按类别扩充数据，从而强化数据的边缘界限信息；度量网络结合残差思想和空间自适应结构实现特征映射，再结合KNN算法，即可实现状态分类；在模型优化部分，本发明运用权值量化思想优化网络，使用Ball‑tree实现KNN并根据重要因子对训练数据进行删减，从而从整体上提升算法性能。本发明在数据稀少的情况下具有良好性能，实用价值高，可以为维修机械泵的相关工作人员提供思路。

本发明授权基于WGAN-GP-C和度量学习的机械泵小样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WGAN-GP-C和度量学习的机械泵小样本故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括步骤：1读取时序数据并进行数据预处理；2构建WGAN-GP-C模型，并基于WGAN-GP-C模型进行数据增强；具体包括：2.1基于WGAN-GP和残差结构构建WGAN-GP-C模型，在生成器输入随机噪声时加入标签进行类别指导，在判别器输出端判别数据所属类别，实现按类别生成数据；2.2进行WGAN-GP-C模型训练，将生成样本与真实样本一同送入判别器，先训练数据分布，让生成样本与真实样本相拉近，再在完善分布的同时训练分类；2.3用训练完成的WGAN-GP-C生成样本时，对生成样本数据筛选；2.4生成样本数据质量采用最大平均差异MMD进行评估并以此调整模型；3基于度量学习和KNN分类算法构建故障诊断模型；具体包括：3.1构建度量网络模型，包括卷积神经网络Vector-CNN和空间自适应结构，样本数据经卷积神经网络得到一个向量，空间自适应结构中构建空间位置矩阵，然后根据向量特征对空间位置赋予不同的权重，以实现空间度量映射；3.2构建triplet数据集，采用Adam优化器训练度量网络模型；3.3构建分类算法模型，利用KNN算法寻找最优k值以及对应的准确率，对训练得到的度量网络模型进行测试；4进行故障诊断模型优化；5利用优化后的故障诊断模型对预处理且数据增强过得数据进行故障诊断。

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