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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利基于分布式域协同博弈对抗网络的变工况卫星故障诊断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：CN114332528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111564153.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于分布式域协同博弈对抗网络的变工况卫星故障诊断方法是由冒泽慧;顾彧行;马亚杰;姜斌;严星刚设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式域协同博弈对抗网络的变工况卫星故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于分布式域协同博弈对抗网络的变工况卫星故障诊断方法，涉及卫星故障诊断领域，能够提升自适应卫星故障诊断系统的鲁棒性和准确性。本发明包括：在卫星的工况变化过程中，采集不同工况下的多维信号，并根据所采集的多维信号构建数据库；建立分布式域协同博弈对抗网络模型；通过所构建的数据库，通过博弈对抗迭代的方式，训练所述分布式域协同博弈对抗网络模型，并将训练后的所述分布式域协同博弈对抗网络模型作为变工况故障诊断模型；利用训练得到的所述变工况故障诊断模型，建立故障标签分类器，并通过所述故障标签分类器进行故障诊断。

本发明授权基于分布式域协同博弈对抗网络的变工况卫星故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式域协同博弈对抗网络的变工况卫星故障诊断方法，其特征在于，包括：S1、在卫星的工况变化过程中，采集不同工况下的多维信号，并根据所采集的多维信号构建数据库；S2、建立分布式域协同博弈对抗网络模型；S3、通过S1中所构建的数据库，通过博弈对抗迭代的方式，训练所述分布式域协同博弈对抗网络模型，并将训练后的所述分布式域协同博弈对抗网络模型作为变工况故障诊断模型；S4、利用训练得到的所述变工况故障诊断模型，建立故障标签分类器，并通过所述故障标签分类器进行故障诊断；在建立所述分布式域协同博弈对抗网络模型的过程中，包括：通过基于多层深度神经网络的特征提取器和故障标签分类器，组成故障判别网络，其中，特征提取器与域判别器组成分布式域判别网络，特征提取器中每级隐含层与域判别器组成协同域判别网络；在S3，通过博弈对抗迭代的方式，训练所述分布式域协同博弈对抗网络模型的过程中，包括：加载故障标签分类器和域判别器各自的代价函数，其中，域判别器的类型包括全局域判别器、分布式域判别器和协同域判别器；所述分布式域协同博弈对抗网络模型中的协同式部分的代价函数为： 其中，Jtask表示分类部分代价函数，表示第1到r-1层的特征域分类代价函数，为全局域第r层分类代价函数，表示每类故障对应的域分类代价函数，μ＝μ1,...,μr为协同博弈权重参数，即特征提取器第k层特征的权重值，表示由深度神经网络构成的特征提取器第r个隐含层特征的域分类代价函数，μr表示特征提取器将特征传递给全局域判别器时特征的权重，表示特征提取器中前k层的网络参数，为故障标签分类器的网络参数，表示全局域判别器的网络参数，表示特征提取器第k层输出特征对应的协同域判别器的参数，表示属于第j类故障的对应的分布式域判别器的参数，表示特征提取器第k层的特征对应的协同域判别代价函数，j、k都为正整数，j用于表示第j类故障，k用于表示层数，ω表示全局域判别器与分布式域判别器间的权重参数，μk为第k层协同博弈权重参数。

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