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本发明涉及基于生成对抗网络‑支持向量机的冷水机组故障诊断方法，首先对冷水机组过程数据进行稳态过滤，筛选出处于稳定状态的运行数据；对稳态数据进行归一化处理，消除量纲对诊断过程的影响；利用运行过程中少量的故障数据训练中心损失条件生成式对抗网络，并构造所需生成数据的故障标签；利用训练完成的中心损失条件生成式对抗网络生成冷水机组在每个故障状态下的运行数据，并筛选出合格的生成数据；将生成的故障数据与真实的运行数据混合成新的运行数据集，并使用新的运行数据集训练多分类的支持向量机；利用训练完成的多分类支持向量机对冷水机组的运行数据进行分类；最终得出故障诊断结果。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202211298418.6
Filing Date： 2022-10-23
Publication Date： 2023-03-07
Pub. No.： CN115758253A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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30 Days PV： 3
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