一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法

本发明涉及一种基于小样本数据延拓的典型机电系统性能预测方法，应用于智能机电制造技术领域，包括：S1、基于数字孪生的机电系统实时模型搭建；S2、基于时序数据增强方法TimeGAN的机电系统小样本数据延拓；S3、机电系统性能预测及实时监测技术。本发明针对机电系统中数据小样本导致的模型泛化能力和预测准确性的降低、难以检测和诊断等问题，提出一种小样本数据延拓方法TimeGAN，并即在此基础上对机电系统展开性能预测；同时将数字孪生实时性特点与机电系统巧妙结合，进一步加强对机电系统的集中管理与预测性维护，为其寿命预测、故障诊断、性能优化等领域研究提供有力支持。