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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于WGAN-GP与注意力机制的民机液压系统数据增强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：CN119397279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411498636.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于WGAN-GP与注意力机制的民机液压系统数据增强方法是由秦睿智;刘剑慰;翁煜辉;黄家宜;涂庭乾;姜斌设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WGAN-GP与注意力机制的民机液压系统数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WGAN‑GP与注意力机制的民机液压系统数据增强方法，基于带梯度惩罚的瓦瑟斯坦生成对抗网络，构建一组卷积神经网络与反卷积网络，深度提取样本高维特征，增强生成样本的真实性；加入自注意力机制，使得网络对数据影响更大的特征增加更多关注从而生成质量更高的样本；在每层卷积后添加实例标准化层取代批标准化以适应小样本的情况，在批量比较小时保持每个生成样本的独立性并加速模型收敛；使用基于独立森林的滤波方法去除与真实样本相差过大的生成样本，删除混合在生成样本中的低质量样本，提高生成样本的质量。本发明从数据生成角度改进了现有的数据增强方法，可用于民机液压系统故障样本稀缺情况下的数据增强。

本发明授权一种基于WGAN-GP与注意力机制的民机液压系统数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WGAN-GP与注意力机制的民机液压系统数据增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、信号采集，通过将相应传感器布置于关键测点，获取包含能够反映故障状态信息的一组或多组传感信号，将信号按照不同故障模式分类； 步骤2、数据预处理，将数据进行归一化处理，使得特征能够更好地被学习； 步骤3、构建一个基于梯度惩罚机制的瓦瑟斯坦生成对抗网络，其中生成器包含四层反卷积、三层实例标准化层以及一个自注意力层，判别器包括四层卷积、四层实例标准化层以及一个自注意力机制层，损失函数采用瓦瑟斯坦损失； 步骤4、参数迭代更新，将处理好的数据输入步骤3的模型中，随机抽取训练集中固定数量的数据参与训练过程，迭代优化模型参数，当满足设定的迭代步数或者满足纳什均衡后停止训练并保存模型； 步骤5、将随机噪声输入训练好的生成器得到生成样本，使用基于独立森林的滤波方法去除与真实样本相差过大的生成样本，删除混合在生成样本中的低质量样本，提高生成样本的质量； 步骤6、实现故障诊断，根据生成的数据混合真实数据构建训练数据集，使用真实数据构建测试集，使用普通卷积神经网络进行训练实现故障诊断，使用真实数据测试；最后输出诊断结果，完成故障诊断过程。

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