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邮科中路民营高科技综合楼（联合国一种基于生成式模型的工业设备实时故障出了一种基于生成式模型的工业设备实时故障和整体效率，能够有效降低设备故障带来的损2S1，通过多个传感器实时采集工业设备的原S2，基于所述实时运行数据构建生成式模型，通过常状态下的正常数据样本，整合所述实时运行数据和所述正常数据样本得到多维数据样2.如权利要求1所述的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法，其特征在3.如权利要求1所述的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法，其特征在4.如权利要求3所述的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法，其特征在θd)为gg3为生成函数的样本的L2范数的期望值。5.如权利要求1所述的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法，其特征在6.如权利要求1所述的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法，其特征在S42，将所述故障诊断向量输入到所述分类模型中，进行前向传播以获得故障诊断结7.如权利要求6所述的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法，其特征在8.一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断系统，如权利要求1_7任一项所述的数据处理模块，用于通过多个传感器实时采集工业设备的原始样本整合模块，用于基于所述实时运行数据构建生成式模型4特征提取模块，用于利用深度学习模型对所述故障识别及状态判断模块，用于通过分类模型对所述故障诊断向量进行故障模式识监控显示模块，用于通过动态监控界面实时显示所述工业设~7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指5准确的故障识别。6data[0023]S32，将所述多维数据样本输入所述深度学习模型，进行前向传播以获取特征表7[0034]第二方面，本发明还提供了一种基于生成式模型的工业[0043]本发明的一种基于生成式模型的工业设备实时故障诊断方法及系统相对于现有[0044](1)通过多传感器实时采集数据并利用生成式模型生成正常状态样本，结合深度学习模型进行特征提取和故障模式识别，采用动态监控界面实时显示设备状态和诊断结89感器)以设定的频率实时采集工业设备的原始运行数据。这些数据包括工作温度、工作电[0067]数据标准化处理使得不同传感器采集的数据能够在同一[0074]将随机噪声输入至训练好的生成式模型，生成与正常状态相似的原始样本数[0077]通过对生成样本的质量评估，确保保留的样本数据具有data[0083]在目标函数中引入正则化参数和L2范数的约束，可以有效防止模型的过拟合现[0089]S32，将所述多维数据样本输入所述深度学习模型，进行前向传播以获取特征表[0101]利用已标注的历史故障诊断向量对初始分类模型进行训[0119]提供历史数据查询功能，允许操作人员查看设备的历史运行数据和故障诊断记[0126]

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