跨域生成诊断算法

有限数据高精度

利用跨域协同训练与实时噪声约束，该算法在仅少量现场数据条件下实现油气管道缺陷的高精度诊断。

Yao, Junming · 梁伟 · Xiao, Zhongmin

Energy 2025

参数信息

诊断准确率提升

7.21–12.79 %

技术优势

数据需求降

通过跨域协同训练同时学习现场与仿真样本的特征分布，仅需有限现场数据即可训练出高精度诊断模型。

生成质量高

生成过程中实时约束噪声扰动水平，持续缩小生成样本与真实现场样本的特征分布差异。

诊断更准

在有限数据条件下，诊断准确率提升7.21%–12.79%。

应用场景

• 油气管道健康监测：用少量现场数据实现高精度缺陷诊断，降低监测系统对大规模历史数据的依赖。
• 工业传感诊断：利用跨域生成增强样本，提升传感器信号在数据稀缺条件下的诊断可靠性。
• 智能缺陷诊断：通过跨域协同训练与实时噪声约束，在有限样本下提升智能诊断模型的泛化能力。