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摘要
本发明公开了基于深度卷积生成式对抗网络的电机故障数据的增强方法,包括电机故障类型数据样本和随机噪声,随机噪声能够整合为生成模型,根据判别模型,来对生成数据和电机故障类型数据进行分类整合,从而达到扩张电机故障类型数据的效果。该基于深度卷积生成式对抗网络的电机故障数据的增强方法,它根据电机运行过程产生的各种信息,建立学习模型,通过不断学习和训练,预测电机运行是正常还是发生了异常,识别电机故障类型,还能实现电机在带负荷运行时,或不拆卸情况下,通过对其状态参数的检测和分析,判定是否存在故障及故障的位置的原因,并对电机未来的状态进行预测。
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