基于TimeVAE-LightGBM的时间序列数据故障诊断方法

本发明公开的基于TimeVAE‑LightGBM的时间序列数据的故障诊断方法，步骤如下：数据预处理得到原始数据集；构建TimeVAE网络模型并训练，编码器网络输出X的估计分布，并从中随机采样，生成潜在向量作为解码器网络的输入，解码器输出生成故障数据集；将原始数据集与生成故障数据集进行合并，形成平衡数据集，并划分训练集和测试集；将训练集输入到LightGBM模型进行迭代训练，得到分类模型，进行故障诊断。本发明的故障诊断方法，通过结合TimeVAE和LightGBM，在时间序列数据的故障分类领域取得更好的分类性能，应用广泛，同时提高故障分类的效果，为故障诊断提供可靠保障。