买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院空间应用工程与技术中心申请的专利一种航天有效载荷旋转设备的故障预测方法和系统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：CN119646606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411672657.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种航天有效载荷旋转设备的故障预测方法和系统是由刘安琪;李盛阳;刘云飞;邓云紫微设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航天有效载荷旋转设备的故障预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种航天有效载荷旋转设备的故障预测方法和系统，涉及空间科学实验技术领域。本发明提供的方法通过获取有效载荷旋转设备的在轨运行数据，提出以GPT‑2为主干的旋转设备故障预测模型，对数据嵌入和特征映射层进行重新设计。最后，通过迁移学习的方法对GPT‑2模型的特定层进行知识迁移，对嵌入和特征映射层进行重新训练，使模型具有跨模态的故障预测能力，相较于相关技术中对有效载荷旋转设备进行故障预测的方法，能够提升预测结果的准确性和及时性。

本发明授权一种航天有效载荷旋转设备的故障预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种航天有效载荷旋转设备的故障预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取有效载荷旋转设备的历史数据，所述历史数据为通过n个传感器获取的有效载荷旋转设备的l个时刻中每个时刻对应的第一参数，所述第一参数为加速度或角速度，l和n为正整数； 根据所述历史数据确定多个第一训练样本以及每个第一训练样本对应的故障类别，其中，每个第一训练样本包括x个传感器获取的有效载荷旋转设备的y个时刻中每个时刻对应的第一参数，x和y为正整数，且x小于等于n，y小于等于l； 根据所述多个第一训练样本以及每个第一训练样本对应的故障类别对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型； 获取有效载荷旋转设备的在轨运行数据，所述在轨运行数据为通过n个传感器获取的有效载荷旋转设备的l个时刻中每个时刻对应的第一参数，l和n为正整数； 将所述在轨运行数据输入所述训练完成的神经网络模型，输出所述在轨运行数据对应的故障预测结果，所述故障预测结果包括所述在轨运行数据对应的故障类别； 在所述根据所述多个第一训练样本以及每个第一训练样本对应的故障类别对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型之前，所述方法还包括： 构建神经网络模型； 对神经网络模型进行训练，得到预训练的神经网络模型； 基于第一训练样本的维度，对预训练的神经网络模型的模型参数进行调整，得到神经网络模型； 所述对神经网络模型进行训练，得到预训练的神经网络模型，包括： 对多个第一训练样本进行模态分解处理，得到每个第一训练样本对应的第二训练样本，第二训练样本为包括多个频域特征的频谱图像； 根据所述多个第一训练样本对应的第二训练样本以及每个第二训练样本对应的故障类别对神经网络模型进行训练，得到预训练的神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院空间应用工程与技术中心，其通讯地址为：100094 北京市海淀区邓庄南路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。