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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于生成数据融合的轴承不平衡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：CN115510965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211159329.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于生成数据融合的轴承不平衡故障诊断方法是由刘敏;王晨泽设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成数据融合的轴承不平衡故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成数据融合的轴承不平衡故障诊断方法，包括：数据预处理：获取轴承振动时序信号数据集，所述数据集包括带有标签的少数类故障样本和多数类正常样本，对少数类故障样本进行归一化处理；基于Wasserstein生成式对抗网络对少数类故障样本进行一次数据扩充；基于聚类的少数类样本合成技术进行少数类故障样本的二次数据扩充；对一次和二次数据扩充的样本按照相同样本数量进行拼接融合，并与多数类正常样本汇总得到融合数据集；利用融合数据集训练基于注意力机制的卷积神经网络诊断模型；利用训练完成的卷积神经网络诊断模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明在数据集不平衡率较高的情况下依然具有可靠的准确率。

本发明授权一种基于生成数据融合的轴承不平衡故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成数据融合的轴承不平衡故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据预处理：基于滑窗切割和拼接处理获取轴承振动时序信号数据集，所述数据集包括带有标签的少数类故障样本和多数类正常样本，对带有标签的少数类故障样本进行归一化处理； 基于Wasserstein生成式对抗网络对归一化后的少数类故障样本进行一次数据扩充； 基于聚类的少数类样本合成技术进行少数类故障样本的二次数据扩充； 对一次数据扩充的样本和二次数据扩充的样本按照相同样本数量进行拼接融合，并与多数类正常样本汇总得到融合数据集； 模型训练：利用融合数据集训练基于注意力机制的卷积神经网络诊断模型； 故障诊断：利用训练完成的卷积神经网络诊断模型进行故障诊断； 所述基于聚类的少数类样本合成技术进行少数类故障样本的二次数据扩充采用基于过采样算法的生成策略，包括以下步骤： 3-1将每一类少数类故障样本分别与多数类正常样本进行拼接形成备用数据集； 3-2在备用数据集样本中随机选取k个样本作为k均值聚类的簇中心； 3-3基于欧氏距离分别计算样本点到各个簇中心的距离： 其中，和表示空间中的两个样本点，表示样本的维度，各个样本点选择与其距离最近的簇中心形成k个簇； 3-4对形成的k个簇，计算该簇内距离其他样本点距离之和最小的样本点作为该簇新的簇中心； 3-5重复步骤3-3-步骤3-4，直到簇中心不再改变，完成聚类； 3-6对聚类完成的所有簇按照簇中包含的少数类故障样本数量从大到小进行排序，选择前k个簇，完成过滤步骤； 3-7在过滤后的簇中，基于采样倍率R从少数类故障样本中选择一个样本及其相邻的R个最近邻样本； 3-8依次在和之间合成新的样本点，合成公式如下： 其中表示取0到1之间的随机数，表示合成的新样本； 3-9对每一类少数类故障样本和多数类正常样本拼接成的数据集重复步骤3-1-步骤3-8，获得二次数据扩充的少数类故障样本。

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