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龍圖騰網恭喜中國科學院沈陽自動化研究所申請的專利基于時間注意力機制混合神經網絡的AUV故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116026402B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211333652.8，技術領域涉及：G01D21/02；該發明授權基于時間注意力機制混合神經網絡的AUV故障診斷方法是由徐春暉;王振洋;徐德勝;周仕昊設計研發完成，并于2022-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時間注意力機制混合神經網絡的AUV故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于時間注意力機制混合神經網絡的AUV故障診斷方法，該方法首先通過局部特征提取模塊，使用一維CNN網絡對AUV傳感器監測數據實現時間軸上的局部特征提取，經感受野實現自適應降維。然后，使用BiLSTM雙向獲取AUV故障與變量之間的相關性，并耦合前向和后向隱含狀態向量，并嵌入時間模式注意力機制，通過BiLSTM網絡單元上一時刻和下一時刻的單元狀態向量和隱含狀態向量，提取注意力權重向量，得到包含前后關鍵時刻信息貢獻程度的新隱含層狀態向量。最終經過激活函數獲取故障預測輸出。綜合各項評價標準以及算法對比表明，所提出的方法更加適合深海自主水下機器人的故障診斷工作，能夠及時發現微小故障并進行診斷輸出。

本發明授權基于時間注意力機制混合神經網絡的AUV故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.基于時間注意力機制混合神經網絡的AUV故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：建立AUV故障診斷模型：步驟1：采集數據，對輸入數據進行預處理，用于使數據規范化；步驟2：使用一維CNN網絡對輸入數據實現時間軸上的局部特征提取，經感受野實現自適應降維；步驟3：使用BiLSTM網絡雙向獲取AUV故障與變量之間的相關性，耦合前向和后向隱含狀態向量，獲取特征狀態向量；步驟4：利用時間模式注意力機制，提取注意力權重向量，得到包含前后關鍵時刻信息貢獻程度的新隱含層狀態向量；步驟5：計算模式損失值，反向傳播更新模型參數，獲取最優故障診斷模型模型；實時故障診斷：步驟6：實時采集AUV待診斷的現場設備數據，經預處理后輸入最優故障診斷模型進行預測，獲取AUV故障診斷結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院沈陽自動化研究所，其通訊地址為：110016 遼寧省沈陽市沈河區南塔街114號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。