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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于辅助生成网络和域对抗图网络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：CN119740067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411695275.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于辅助生成网络和域对抗图网络的故障诊断方法是由俞啸;王荣振;徐峥;徐鸿洋;高伟山设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于辅助生成网络和域对抗图网络的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辅助生成网络和域对抗图网络的故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，针对样本不平衡问题，提出基于ACGAN的样本生成网络ICGAN，提高生成网络对指定类别样本的生成质量；接着设计了基于全局注意力和八度卷积的故障样本时频图生成网络GAMICGAN，通过引入全局注意力机制GAM使得生成网络更加关注时频图中空间、通道和维度信息，进一步优化生成网络结构；最后针对变工况场景下传感数据分布差异导致的诊断模型准确率下降问题，结合图卷积网络GCN，提出了一种联合分布域对抗网络的故障域适应诊断方法GIC‑JDAGCN，结果表明，GIC‑JDAGCN在变工况应用中可以保持较高的诊断准确率，具有良好的工况场景适应能力。

本发明授权一种基于辅助生成网络和域对抗图网络的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于辅助生成网络和域对抗图网络的故障诊断方法，其特征在于：具体包含如下步骤； 步骤1，针对振动信号非平稳、非线性的特性，基于小波分析的振动信号时频分析方法，使用连续小波变换对一维原始振动信号进行预处理，得到更有效表达故障机理的二维小波时频图，将时频图作为生成网络和诊断模型的处理对象，为ACGAN网络设计独立的辅助分类器结构，并引入判别器和辅助分类器的权重调节机制，得到改进的生成网络模型ICGAN，进而提高生成网络对指定类别样本的生成质量； 步骤2，利用全局注意力和八度卷积进一步优化ICGAN的生成网络结构；基于全局注意力和八度卷积的故障样本时频图生成网络GAMICGAN，通过引入全局注意力机制GAM使得生成网络更加关注时频图中空间、通道和维度信息；利用八度卷积OctConv替换网络中传统二维卷积，提取时频图中的高低频分量信息；通过结合GAM模块和OctConv，GAMICGAN能够生成具有关键故障特征的样本时频图，进一步改善生成样本质量； 步骤3，针对变工况场景下传感数据分布差异导致的诊断模型准确率下降问题，结合图卷积网络GCN，基于全局注意力残差网络的骨干网络结构GAMLRN，提取振动信号样本时频图的深度特征；利用域对抗神经网络的对抗迁移机制实现对不同工况条件下的故障特征对齐；同时，通过引入联合最大均值差异的度量方式对源域和目标域间的边缘分布差异和条件分布差异进行量化，来优化骨干网络参数，进一步降低不同工况下样本时频图深度特征之间的分布差异，同时，使用图卷积网络GCN嵌入理论构建相同不同领域中的样本之间的结构关系，以进一步减少源域和目标域之间的分布差异，进一步降低不同工况下样本时频图深度特征间的分布差异。

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