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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种跨领域故障样本翻译生成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：CN118503802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410480530.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种跨领域故障样本翻译生成方法是由程玉杰;顾昊鑫;丁宇;陶来发;吕琛设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨领域故障样本翻译生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨领域故障样本翻译生成方法，包括：获取设备的多数类正常样本集合和少数类故障样本集合；构建包含正常样本自动编码器、故障样本自动编码器、领域对抗判别器及生成对抗判别器组成的正常‑故障样本翻译模型NFST；利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述NFST进行训练，得到训练好的NFST，并从所述训练好的NFST中提取出训练好的正常样本自动编码器和训练好的故障样本自动编码器；获取目标设备的多个正常样本，并利用所述每个正常样本、训练好的正常样本自动编码器和训练好的故障样本自动编码器进行跨领域样本翻译转换，得到转换后的生成故障样本。

本发明授权一种跨领域故障样本翻译生成方法在权利要求书中公布了：1.一种跨领域故障样本翻译生成方法，其特征在于，包括： 获取设备的多数类正常样本集合和少数类故障样本集合； 构建包含正常样本自动编码器、故障样本自动编码器、领域对抗判别器及生成对抗判别器组成的正常-故障样本翻译模型NFST； 利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述NFST进行训练，得到训练好的NFST，并从所述训练好的NFST中提取出训练好的正常样本自动编码器和训练好的故障样本自动编码器； 获取目标设备的多个正常样本，并利用所述每个正常样本、训练好的正常样本自动编码器和训练好的故障样本自动编码器进行跨领域样本翻译转换，得到转换后的生成故障样本； 其中，所述利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述NFST进行训练，得到训练好的NFST包括： 在每轮次训练中，利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述NFST中的正常样本自动编码器和故障样本自动编码器进行包括同领域训练和跨领域训练的第一阶段训练，得到第一阶段训练的正常样本自动编码器和第一阶段训练的故障样本自动编码器，其包括： 利用所述多数类正常样本集合对所述NFST中的正常样本自动编码器进行同领域训练，得到训练后的正常样本自动编码器，同时利用所述少数类故障样本集合对所述NFST中的故障样本自动编码器进行同领域训练，得到训练后的故障样本自动编码器； 利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述训练后的正常样本自动编码器和所述训练后的故障样本自动编码器进行跨领域训练，得到第一阶段训练的正常样本自动编码器和第一阶段训练的故障样本自动编码器，其包括：利用所述训练后的正常样本自动编码器中的编码器和所述训练后的故障样本自动编码器中的解码器和编码器，计算每个正常样本从正常样本到故障样本转换过程的第一语义一致性损失；利用所述训练后的故障样本自动编码器中的编码器和所述训练后的正常样本自动编码器中的解码器和编码器，计算每个故障样本从故障样本到正常样本转换过程的第二语义一致性损失；根据所述第一语义一致性损失和所述第二语义一致性损失对所述训练后的正常样本自动编码器和所述训练后的故障样本自动编码器进行跨领域训练，得到第一阶段训练的正常样本自动编码器和第一阶段训练的故障样本自动编码器； 在所述第一阶段训练的正常样本自动编码器和所述第一阶段训练的故障样本自动编码器的基础上引入所述NFST中的领域对抗网络，并利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述第一阶段训练的正常样本自动编码器、所述第一阶段训练的故障样本自动编码器以及领域对抗网络进行第二阶段训练，得到第二阶段训练的正常样本自动编码器、第二阶段训练的故障样本自动编码器及第二阶段训练的领域对抗网络； 在所述第二阶段训练的正常样本自动编码器和所述第二阶段训练的故障样本自动编码器的基础上引入所述NFST中的生成对抗判别器，并利用所述多数类正常样本集合和所述少数类故障样本集合对所述第二阶段训练的正常样本自动编码器、所述第二阶段训练的故障样本自动编码器以及生成对抗判别器进行第三阶段训练，得到第三阶段训练的正常样本自动编码器、第三阶段训练的故障样本自动编码器及第三阶段训练的生成对抗判别器； 重复上述步骤，直至最大轮次训练，得到训练好的NFST。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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