一种基于机器学习的微振动振源检测与分离方法及系统

本发明公开一种基于机器学习的微振动振源检测与分离方法及系统，该方法包括：将微电子产业新建厂房施工产生的实测微振动数据与仿真微振动数据相融合，将融合后的微振动数据中的单振源微振动数据进行组装形成多振源微振动数据；通过对抗生成算法对单振源微振动数据和多振源微振动数据进行增强和扩充；将单振源微振动数据及其增强和扩充的单振源微振动数据、多振源微振动数据及其增强和扩充的多振源微振动数据为训练和测试样本数据，通过多振源微振动数据和单振源微振动数据对振源数据分离模型进行模型训练，得到训练后的振源数据分离模型；对训练后的振源数据分离模型进行测试与验证。本发明能够实现对多振源微振动数据分离为单振动微振动数据。