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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于CWGAN与TCN-SE网络的T型逆变器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：CN120632555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510655783.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于CWGAN与TCN-SE网络的T型逆变器故障诊断方法是由靳战鹏;张文康;郝颖;罗澍宇设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CWGAN与TCN-SE网络的T型逆变器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于CWGAN与TCN‑SE网络的T型逆变器故障诊断方法，涉及电力电子设备的故障诊断技术，针对现有技术中诊断精度受限的问题提出本方案。获取T型三电平逆变器负载侧输出的三相电流信号数据；通过TCN‑SE网络对三相电流信号数据进行时序特征提取；其中所述TCN‑SE网络包括多个时序卷积模块、SE注意力模块及全连接层，时序卷积模块采用一维卷积核对输入序列进行特征提取；基于CWGAN对原始故障样本进行增强；将TCN‑SE网络提取的特征输入分类器进行故障识别，分类器采用Softmax函数输出每类故障的概率；优点在于，提升故障诊断准确率；增强鲁棒性与泛化能力；实现时序特征自适应提取；优化小样本训练效果；提高诊断效率。

本发明授权一种基于CWGAN与TCN-SE网络的T型逆变器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CWGAN与TCN-SE网络的T型逆变器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取T型三电平逆变器负载侧输出的三相电流信号数据； 通过TCN-SE网络对所述三相电流信号数据进行时序特征提取，其中所述TCN-SE网络包括多个时序卷积模块、SE注意力模块及全连接层，时序卷积模块采用一维卷积核对输入序列进行特征提取，输出表达式为： 式中，Ok代表第k层网络的输出特征序列，Xk代表第k层网络的输入特征序列，Wi表示卷积核权重，b表示偏置项，σ为激活函数，*表示一维卷积运算；SE注意力模块对特征图进行全局平均池化后生成通道权重，表达式为：s＝σW2δW1z； 其中z为输入特征图的全局平均池化结果，δ为ReLU激活函数，W1和W2为SE注意力模块内部的权重矩阵； 基于CWGAN对原始故障样本进行增强，其中CWGAN的生成器G和判别器D的优化目标函数分别为： 其中x为真实数据样本，z为随机噪声向量，y为条件信息； 将TCN-SE网络提取的特征输入分类器进行故障识别，分类器采用Softmax函数输出每类故障的概率，Softmax函数定义为： 其中x为输入特征向量，Wi为第i类的权重，bi为第i类的偏置参数。

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