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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于对抗自监督的航空柱塞泵配油盘磨损检测方法及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：CN116070126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211499721.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于对抗自监督的航空柱塞泵配油盘磨损检测方法及系统是由吴军;王超;李子睿;汪承杰设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗自监督的航空柱塞泵配油盘磨损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗自监督的航空柱塞泵配油盘磨损检测方法及系统，属于航空柱塞泵故障检测技术领域，方法采集同一工况下柱塞泵配油盘不同磨损程度下的柱塞泵的振动信号，将振动信号处理后获得数据集，取数据集中的大部分数据构成无标签训练集、小部分数据构成有标签微调集；利用无标签训练集预训练对抗自监督模型；利用有标签微调集训练预训练后的第一编码器，以对其全连接层进行权重微调，得到训练好的第一编码器，用以航空柱塞泵配油盘磨损检测。本发明引入对抗自监督学习解决了深度学习训练过程中需要大量标签样本的问题，预训练得到的编码器泛化能力强、诊断精度高。

本发明授权基于对抗自监督的航空柱塞泵配油盘磨损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗自监督的航空柱塞泵配油盘磨损检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1采集同一工况下柱塞泵配油盘不同磨损程度下的柱塞泵的振动信号，将振动信号切分后每个信号段转化为灰度图，得到多个灰度图构成的数据集；取所述数据集中的大部分数据构成无标签训练集，取所述数据集中的小部分数据，以灰度图作为训练样本，以灰度图对应的配油盘磨损程度作为标签，构成有标签微调集； S2利用所述无标签训练集预训练对抗自监督模型；其中，所述对抗自监督模型包括在线网络和目标网络，通过所述在线网络和所述目标网络的输出构造对抗自监督模型损失函数，将该损失函数作为在线网络的优化目标，对其进行反向传播优化，更新其网络参数，同时使用动量传播的方式对目标网络进行网络参数同步更新，直至所述损失函数收敛；所述目标网络包括依次连接的第一数据增强层、第一编码器、第一感知机； S3利用所述有标签微调集训练步骤S2预训练后的所述第一编码器，以对其全连接层进行权重微调，得到训练好的第一编码器，用以航空柱塞泵配油盘磨损检测； 所述在线网络包括依次连接的第二数据增强层、第二编码器、第二感知机、第三感知机，所述第一数据增强层与所述第二数据增强层结构相同，所述第一感知机、所述第二感知机与所述第三感知机结构相同；所述第一编码器与所述第二编码器结构相同，所述第一编码器包括依次相连的多个卷积块和一个全连接层，每个卷积块包括卷积层、激活函数层和批量归一化层。

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