摘要
本发明涉及碳化硅长晶设备故障诊断技术领域,具体涉及基于双模态生成对抗网络的碳化硅长晶设备故障诊断方法,包括:构建原始故障数据集;采用故障标签将故障类型标记为常见故障类型和稀疏故障类型,构建双模态生成对抗网络,引入碳化硅晶体生长的多物理约束,输出增强故障数据集;引入传感器网络维度卷积网络,构建故障分类模型;引入传感器权重初始化引导机制和晶体生长物理关系强制学习机制,游进式训练故障分类模型;输出故障类型诊断结果;能够解决碳化硅长晶设备故障数据稀缺、多传感器时空特征难以有效建模以及故障识别精度不高的诊断难题,具有推理速度快、模型轻量化的优势。
技术关键词
长晶设备
故障分类模型
生成对抗网络
故障诊断方法
原始故障数据
双模态
碳化硅晶体生长
混合损失函数
故障特征
样本
多层卷积网络
压力传感器网络
线性组合特征
机制
热传导
阶段
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