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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种自适应无人机早期故障预警方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120197299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510681689.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种自适应无人机早期故障预警方法是由李永波;白蕊;王欣悦;王腾;苏喆;陈有泽;李冰;刘涛;张中正设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应无人机早期故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自适应无人机早期故障预警方法，主要为了有效区分无人机正常状态和潜在故障，减少误报和漏报，实时监控无人机的健康状况。本发明通过采集无人机的多模态运行参数，对多模态运行参数进行降维和清洗，获得无人机飞行状态的健康状态特征矩阵；再基于健康状态特征矩阵构建超球面模型，并完成训练，将训练完成的超球面模型的半径作为预警阈值；实现对无人机早期故障的预警。本发明优化了支持向量数据模型的边界构建和故障检测能力，通过引入滑动窗口和贝叶斯参数优化机制，使得决策边界能够根据数据的分布动态调整，进一步提高了早期故障预警的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种自适应无人机早期故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应无人机早期故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集无人机飞行过程中的多模态飞行参数，对多模态飞行参数归一化处理获得归一化后的无人机飞行参数，使用训练完成的自编码器网络对归一化后的无人机飞行参数进行降维和数据清洗，获得有效表征无人机飞行状态的健康状态特征矩阵； 步骤二：基于健康状态特征矩阵构建超球面模型，并完成训练，将训练完成的超球面模型的半径作为预警阈值； 步骤二-1：使用滑动窗口算法对健康状态特征矩阵进行预处理，获得局部特征； 滑动窗口算法对健康状态特征矩阵处理的过程为： 在健康状态特征矩阵上设置滑动窗口，滑动窗口的大小为，其中的范围为，是无人机飞行参数的总样本量；滑动窗口的步长大于1； 移动滑动窗口，提取每个滑动窗口内的局部特征；第个滑动窗口的局部特征表示为，其中；为滑动窗口的大小，为无人机飞行参数的总样本量； 将局部特征按照3:7的比例划分为训练集和测试集； 步骤二-2：使用训练集建立超球面模型； 建立超球面模型的步骤为： 步骤二-2-1：超球面模型的中心为，超球面模型的半径为，超球面模型的输入为训练，确定和的目标函数为： 2 其中，是松弛变量；为权重参数，权重参数控制惩罚项的权重； 步骤二-2-2：使用训练集训练超球面模型，当训练次数达到预先设定的最大迭代次数时，此时的超球面模型训练完成，保存超球面模型，将超球面模型的半径作为预警阈值； 步骤三：使用训练完成的超球面模型，对无人机的早期微弱故障进行预警； 将待预测无人机的多模态飞行参数，按照步骤一的方法进行处理，获得待预测无人机的健康状态特征矩阵，再将待预测无人机的健康状态特征矩阵输入训练完成的超球面模型，计算健康状态特征矩阵与超球面模型中心的距离，如果距离小于或等于预警阈值，则认为无人机为正常状态；如果距离大于预警阈值，则认为无人机为潜在故障状态，并触发预警。

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