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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于时序生成对抗网络的PMSM匝间短路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：CN115345277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210937626.X，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于时序生成对抗网络的PMSM匝间短路诊断方法是由陈龙淼;蒋易霖;尹强;魏柳煊设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序生成对抗网络的PMSM匝间短路诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序生成对抗网络的PMSM匝间短路诊断方法，首先，选用长短时记忆网络作为生成器搭建时序生成对抗网络，用来扩充样本，然后，在时序生成对抗网络的生成器的底层添加softmax层构建长短时判别网络，最后，使用长短时判别网络分别故障类型。该方法包括以下步骤：1采集不同程度故障的电流信号组成真实数据集；2构建时序生成对抗网络；3将正常情况下的电流信号输入时序生成对抗网络进行预训练；4将3中的预训练模型迁移到故障数据上并进行样本扩张；5在训练好的时序生成对抗网络的生成器底层加入softmax层来构建长短时判别网络；6使用长短时判别网络进行故障类型的分类。经实验验证，该方法针对时序信号有更高的准确度。

本发明授权基于时序生成对抗网络的PMSM匝间短路诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序生成对抗网络的PMSM匝间短路诊断方法，其特征在于，考虑了信号在时间序列上隐藏的特征，具体步骤为： 步骤1，以采样频率10kHz采集不同程度匝间短路的三相永磁同步电机的定子电流信号作为真实数据集，真实数据集包含正常、匝间短路5％、匝间短路10％、匝间短路15％的情况； 步骤2，构建时序生成对抗网络，时序生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器采用长短时记忆网络，判别器采用一维卷积神经网络； 步骤3，利用真实数据集中正常情况下的定子电流信号对时序生成对抗网络进行训练，当生成器和判别器达到纳什平衡时，得到训练好的时序生成对抗网络模型； 步骤4，将时序生成对抗网络模型作为预训练模型，根据迁移学习的方法，依次向预训练模型输入真实数据集中的5％、10％、15％匝间短路故障的定子电流信号，进行故障数据的样本扩张，得到扩张故障数据，将扩张故障数据与真实数据集中的数据混合组成混合数据集； 步骤5，在训练完成的时序生成对抗网络的生成器的底层，即长短时记忆网络的底层加入softmax层，从而搭建出长短时判别网络； 步骤6，将混合数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，利用训练集对长短时判别网络进行训练，当长短时判别网络的损失函数收敛到稳定情况时，得到训练好的长短时判别网络模块，使用训练好的长短时判别网络模块对测试集进行故障类型的分类。

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