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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迁移学习的电-液复合线控转向系统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：CN117113805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310837552.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于迁移学习的电-液复合线控转向系统故障诊断方法是由张森皓;赵万忠;王春燕;梁为何;徐坤豪设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的电-液复合线控转向系统故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的电‑液复合线控转向系统故障诊断方法，步骤如下：对结合注意力机制的1DCNN‑LSTM神经网络进行训练；基于迁移学习对等效液压机构故障值估计模块进行训练；基于结合注意力机制的1DCNN‑LSTM神经网络对电‑液复合线控转向系统进行实时故障诊断。本发明方法基于试验数据充分的电动机构故障诊断神经网络进行迁移学习来获取准确的液压机构故障诊断神经网络，从而保证故障诊断精度。

本发明授权基于迁移学习的电-液复合线控转向系统故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的电-液复合线控转向系统故障诊断方法，其特征在于，步骤如下：1对结合注意力机制的1DCNN-LSTM神经网络进行训练：11试验数据采集：分别采集重型车辆正常状态、不同故障值的电动机构故障状态和液压机构故障状态时，电机电流传感器、螺母位移传感器、液压缸流量传感器、方向盘传感器的数据及相应的等效故障值，并按时序建立数据集；12建立结合注意力机制的1DCNN-LSTM神经网络，结合注意力机制的1DCNN-LSTM神经网络包括故障类型识别模块、1D-CNN特征滤波模块、转向特征提取模块、等效电动机构故障值估计模块和等效液压机构故障值估计模块；13基于电动机构故障集对结合注意力机制的1DCNN-LSTM神经网络中故障类型识别模块、1D-CNN特征滤波模块、转向特征提取模块及等效电动机构故障值估计模块进行有监督训练；2基于迁移学习对等效液压机构故障值估计模块进行训练：21对等效电动机构故障值估计模块进行迁移，基于液压机构故障数据集采用微调对等效电动机构故障值估计模块的超参数进行修正，从而使1DCNN-LSTM神经网络估计得到液压机构的故障值；22基于电动机构故障数据集和液压机构故障数据集通过基于联合误差函数的动态样本分配策略对1D-CNN特征滤波模块和转向特征提取模块进行参数修正以使电动机构故障估计结果和液压机构故障估计结果均达到好的效果；3基于结合注意力机制的1DCNN-LSTM神经网络对电-液复合线控转向系统进行实时故障诊断：31故障类型识别模块根据实时采集到的电机电流、螺母位移和液压缸流量识别当前故障类型；321D-CNN特征滤波模块根据实时采集到的电机电流、螺母位移和液压缸流量进行系统特征提取；转向特征提取模块根据实时采集到的方向盘转角信号提取得到驾驶员转向趋势特征；将系统特征与驾驶员转向趋势特性进行融合获取包含转向系统当前各部分的工作状态和转向系统的运动趋势的新特征图V；33基于步骤31中的当前故障类型将步骤32中的新特征图V输入到对应的等效电动机构故障值估计模块或等效液压机构故障值估计模块计算得到当前电-液复合线控转向系统的故障值。

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