东莞理工学院蒋飞获国家专利权
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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利基于熵权融合和时间图卷积网络的无人机故障预测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：CN117216496B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311119988.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于熵权融合和时间图卷积网络的无人机故障预测是由蒋飞;朱勇;莫锦华;吴兆乾;梁经伦;张文涛设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于熵权融合和时间图卷积网络的无人机故障预测在说明书摘要公布了：本发明涉及基于熵权融合和时间图卷积网络的无人机故障时间序列预测，通过传感器获取无人机的加速度、角速度及角度分别在x、y、z方向上的数据；将数据组合成矩阵，通过计算得出熵权融合值；基于卡方分布求出熵权融合值出现故障时的阈值大小，根据传感器获取的数据之间的关系，构建出用于输入到T‑GCN模型的图数据；从图数据中分割出n个历史时间数据，输入到T‑GCN模型中，在输入n个历史时间数据后，T‑GCN模型可以预测未来T时刻的数据；模型训练后捕捉无人机的传感器获得的数据的时空相关性，并根据时间序列预测图数据。预测的效果准确、可靠，有助于四旋翼无人机进行及时的维修。
本发明授权基于熵权融合和时间图卷积网络的无人机故障预测在权利要求书中公布了：1.基于熵权融合和时间图卷积网络的无人机故障预测，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、通过传感器获取无人机的加速度、角速度及角度分别在x、y、z方向上的数据； 步骤二、将获取到的数据组合成矩阵，对矩阵里面的元素进行归一化，通过计算得出每列第i个元素所占的权重进而得出第j列的熵值，最后得出熵权融合值； 步骤三、基于卡方分布求出熵权融合值出现故障时的阈值大小，该阈值被设置为T-GCN时间图卷积网络模型开始预测的标识； 步骤四、根据传感器获取的数据之间的关系，构建出用于输入到T-GCN时间图卷积网络模型的图数据； 步骤五、从图数据中分割出n个历史时间数据，输入到T-GCN时间图卷积网络模型中，在输入n个历史时间数据后，T-GCN时间图卷积网络模型可以预测未来T时刻的数据； 步骤六、T-GCN时间图卷积网络模型开始训练，并且训练后捕捉无人机的传感器获得的数据的时空相关性，并根据时间序列预测图数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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