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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种针对行星齿轮箱的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：CN115375968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211000229.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种针对行星齿轮箱的故障诊断方法是由邵海东;陈明志;邓乾旺;钟翔设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对行星齿轮箱的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对行星齿轮箱的故障诊断方法。本方法首先将故障时序信号转为时频图故障样本，接着为充分利用现有极少数故障样本，建立了提升的局部融合生成对抗网络模型，该网络利用编码解码结构与局部融合模块灵活挖掘样本特征，并构建嵌入多头注意力机制的生成器模块，有效提升了网络特征提取性能并优化了生成样本的局部生成细节；并提出了一套基于SSIM与FID的生成质量优化与评估策略，进一步提升了生成样本的多样性与相似性。在仅有极少量行星齿轮箱故障样本的情况下，该方法能够生成大量高质量样本，其在生成质量的多样性与相似性上都优于现有主流生成对抗网络，接着利用生成样本对原始故障数据集进行扩充，显著提高了故障诊断任务的准确性。

本发明授权一种针对行星齿轮箱的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种针对行星齿轮箱的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、采集行星齿轮箱在不同故障类别下的振动信号，并利用连续小波变换将每个振动时序信号段转为对应的时频谱矩阵，将时频谱矩阵通过热力图的形式可视化成RGB三通道的时频图，形成时频图数据集； 步骤S2、建立局部融合生成对抗网络模型，使用局部融合生成对抗网络作为基础结构构建嵌入多头注意力机制生成器的对抗网络模型；所述嵌入多头注意力机制生成器的对抗网络模型用于为每个故障类别生成预设数量的生成样本； 步骤S3、建立基于SSIM与FID的生成质量优化与评估策略，于SSIM与FID的生成质量优化与评估策略用于对生成样本进行评估与筛选，从而得到筛选后生成样本； 步骤S4、将时频图数据集用于样本生成器的训练得到训练好的嵌入多头注意力机制生成器的对抗网络模型，并用训练好的嵌入多头注意力机制生成器的对抗网络模型为每个故障类别生成预设数量的生成样本，并利用基于SSIM与FID的生成质量优化与评估策略对生成样本进行评估与筛选，得到筛选后生成样本； 步骤S5、将筛选后生成样本与原始样本结合，输入智能诊断网络模型中，进行模型优化训练，得到训练好的智能诊断网络模型，并用测试样本检验其故障分类效果； 步骤S6、将行星齿轮箱故障时的振动信号转化为原始的时频图，然后将原始的时频图输入训练好的嵌入多头注意力机制生成器的对抗网络模型得到生成样本，再通过基于SSIM与FID的生成质量优化与评估策略筛选进行评估与筛选得到筛选后生成样本，将筛选后生成样本与原始的原始时频图集合输入训练好的智能诊断网络模型，识别得到行星齿轮箱的故障类型。

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