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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州市北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新學(xué)院)申請(qǐng)的專利一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的性能狀態(tài)評(píng)估方法、裝置和電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119294264B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411794184.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的性能狀態(tài)評(píng)估方法、裝置和電子設(shè)備是由馬劍;鄒新宇;劉學(xué);黃俊杰;呂琛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的性能狀態(tài)評(píng)估方法、裝置和電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的性能狀態(tài)評(píng)估方法、裝置和電子設(shè)備，其方法包括：利用檢測數(shù)據(jù)滑窗重構(gòu)方法，將設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測性能退化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；按照傳感器物理布局與設(shè)備結(jié)構(gòu)關(guān)系，將性能監(jiān)測傳感器圖形化表達(dá)為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣；構(gòu)建基于時(shí)空注意力圖卷積STAGCN模型，并將所述三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)和所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣輸入至所述STAGCN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的STAGCN模型；基于所述訓(xùn)練好的STAGCN模型對(duì)待評(píng)估設(shè)備進(jìn)行性能狀態(tài)評(píng)估。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的性能狀態(tài)評(píng)估方法、裝置和電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的性能狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，包括：利用檢測數(shù)據(jù)滑窗重構(gòu)方法，將設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測性能退化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；按照傳感器物理布局與設(shè)備結(jié)構(gòu)關(guān)系，將性能監(jiān)測傳感器圖形化表達(dá)為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣；構(gòu)建基于時(shí)空注意力圖卷積STAGCN模型，并將所述三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)和所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣輸入至所述STAGCN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的STAGCN模型；基于所述訓(xùn)練好的STAGCN模型對(duì)待評(píng)估設(shè)備進(jìn)行性能狀態(tài)評(píng)估；其中，所述STAGCN模型包括時(shí)空注意力模型和注意力圖卷積模型；所述三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)包括監(jiān)測維度時(shí)間序列數(shù)據(jù)、時(shí)間維度時(shí)間序列數(shù)據(jù)及運(yùn)行維度時(shí)間序列數(shù)據(jù)；其中，將所述三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)和所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣輸入至所述STAGCN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的STAGCN模型包括：將三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入至所述時(shí)空注意力模型中的時(shí)間注意力機(jī)，計(jì)算時(shí)間注意力矩陣；將所述時(shí)間注意力矩陣和所述三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入至所述時(shí)空注意力模型中的空間注意力機(jī)，計(jì)算空間注意力矩陣；將所述空間注意力矩陣與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣相乘，構(gòu)建注意力圖卷積模型，并將所述三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入至所述注意力圖卷積模型中，得到該設(shè)備的評(píng)估健康度指標(biāo)；計(jì)算評(píng)估健康度指標(biāo)與評(píng)估標(biāo)簽的損失值，并基于所述損失值，得到訓(xùn)練好的STAGCN模型；其中，時(shí)間注意力矩陣包括： ；式中，E為時(shí)間注意力矩陣，為三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)中第r個(gè)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)塊的輸入，、、、均為時(shí)間注意力矩陣待學(xué)習(xí)參數(shù)，為激活函數(shù)；其中，空間注意力矩陣包括： ；其中，S為空間注意力矩陣，為三維時(shí)間序列數(shù)據(jù)中第r個(gè)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)塊的輸入，、、、、均為空間注意力矩陣待學(xué)習(xí)參數(shù)，為激活函數(shù)。

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