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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利故障诊断数据增强方法及装置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：CN121564493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610079845.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权故障诊断数据增强方法及装置是由毛建旭;李卓维;贺文斌;王耀南;刘彩苹;张辉;朱青设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障诊断数据增强方法及装置在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了故障诊断数据增强方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取训练样本集合；将所述训练样本集合中的所有一维振动信号转化为对应的二维时频图像；基于结构相似性、边缘强度和局部噪声的样本质量评估机制，分别对每个样本的二维时频图像进行评估，得到每个样本的判别感知质量指数；基于所述判别感知质量指数，对所述训练样本集合中的样本进行分类，得到第一样本集合和第二样本集合；对所述第一样本集合和第二样本集合进行增强特征融合，得到用于故障检测的目标输入样本。以此方式，大幅降低了对高信噪比样本的依赖，显著扩展了数据增强和特征提升在实际复杂环境中的适用范围。

本发明授权故障诊断数据增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种故障诊断数据增强方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集合； 将所述训练样本集合中的所有一维振动信号转化为对应的二维时频图像； 基于结构相似性、边缘强度和局部噪声的样本质量评估机制，分别对每个样本的二维时频图像进行评估，得到每个样本的判别感知质量指数； 基于所述判别感知质量指数，对所述训练样本集合中的样本进行分类，得到第一样本集合和第二样本集合； 对所述第一样本集合和第二样本集合进行增强特征融合，得到用于故障检测的目标输入样本，包括： 对所述第一样本集合和第二样本集进行特征编码与一致性对齐，得到第三样本集合和第四样本集合； 对所述第三样本集合和第四样本集合中的样本进行样本配对；对配对完成后的样本进行一致性对齐损失优化，得到目标样本，包括： 其中，进行一致性对齐损失优化的损失函数包括： ； 其中，为第三样本集合中的样本数量； 为第四样本集合中的样本数量； 为对所有第三样本集合中的样本进行求和； 为对所有第四样本集合中的样本进行求和； 为损失权重系数； 为第i个样本和第j个样本的配对标签； 表示第i个样本和第j个样本的特征相似度； 为sigmoid函数，将归一化到0,1； 在高维空间中对所述目标样本进行聚合增强，得到用于故障检测的目标输入样本，包括： 通过如下方式在高维空间中对所述目标样本进行聚合增强，得到用于故障检测的目标输入样本： ； 其中，和分别为第三样本集合中的样本和第四样本集合中的样本的最终特征表示； 和分别表示第三样本集合中的样本和第四样本集合中的样本； 和分别第三样本集合和第四样本集合。

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