基于卷积流对抗网络的智能异常检测方法及系统

本发明提供一种基于卷积流对抗网络的智能异常检测方法及系统，涉及异常检测技术领域，该方法包括采集设备全生命周期振动信号，处理为时频图，分正常训练集与全周期测试集；构建含生成器和判别器的卷积流对抗网络；预训练生成器，再交替优化判别器和生成器；以训练好的生成器构建异常状态检测模型，实现全周期测试集在线检测。本发明能精准捕捉正常特征，对早期异常敏感，降低模式崩溃风险，稳定性强，提供概率基准以反映故障演变，且能过滤噪声，鲁棒性好。