本发明提供一种应用于冷轧轧机断带故障诊断的数据增强方法，属于钢铁冶金和故障诊断技术领域。所述方法包括：采集冷轧中与断带故障诊断相关的多个特征的时序信号，对采集的多个特征的时序信号进行处理，生成二维的故障图像集；将所述故障图像集划分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据及其对应的标签对辅助分类生成对抗网络进行训练，得到生成模型，其中，训练好的生成模型用于生成断带故障诊断所需要的故障图像。采用本发明，在提高生成模型训练速度的同时，能够提高生成的故障图像的质量，以便于定向生成断带故障诊断所需要的故障图像，从而解决断带故障诊断中故障数据不足的问题。
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来源：北方有色网
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