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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于增强时空图神经网络的无人机健康状态评估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：CN120105208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510600096.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于增强时空图神经网络的无人机健康状态评估方法是由李永波;白蕊;王腾;王欣悦;苏喆;陈有泽;李冰;刘涛;张中正设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强时空图神经网络的无人机健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强时空图神经网络的无人机健康状态评估方法，包括：采集待评估的无人机的飞行参数，并将每个时刻的飞行参数以及邻接矩阵输入到训练好的时空图神经网络，通过时空图神经网络输出每个时刻对应的预测标签，得到无人机的健康状态的类别；其中，时空图神经网络在进行训练时，首先获取无人机在不同健康状态下的飞行参数数据集并利用去噪自编码器生成对抗网络生成新的数据集；对无人机的飞行参数基于运动学和动力学建模，得到各飞行参数之间的关联关系模型；将飞行参数作为节点，基于关联关系模型确定节点之间的连接关系，构造邻接矩阵作为时空图；将新的数据集中的样本和邻接矩阵作为时空数据，对时空图神经网络进行训练。

本发明授权基于增强时空图神经网络的无人机健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.基于增强时空图神经网络的无人机健康状态评估方法，其特征在于，包括： 采集待评估的无人机的飞行参数，并将每个时刻的飞行参数以及邻接矩阵输入到训练好的时空图神经网络，通过时空图神经网络输出每个时刻对应的预测标签，得到无人机的健康状态的类别；所述时空图神经网络包括两层时空图卷积模块；每层时空图卷积模块包括依次连接的门控卷积层、图卷积层、门控卷积层、批归一化层以及激活函数层；时空图神经网络总的损失函数是交互式圆圈损失和交叉熵损失的加权和，其表示为，表示交叉熵损失，表示交互式圆圈损失，是交互式圆圈损失的权重系数； 所述交互式圆圈损失的表达式是： ； 其中，分别表示第个正样本、正样本的总数、第个负样本和负样本的总数；和分别是正样本的决策边界和负样本的决策边界；和分别表示正样本的权重和负样本的权重，表示边缘参数，表示尺度参数，表示正样本对的相似度，表示负样本对的相似度； 其中，所述时空图神经网络在进行训练时，首先获取无人机在不同健康状态下的飞行参数数据集，对飞行参数数据集进行预处理后得到输入数据集，然后将输入数据集和随机噪声输入到去噪自编码器生成对抗网络中进行数据清洗和数据增强，得到新的数据集； 所述去噪自编码器生成对抗网络包括第一个编码器、解码器、第二个编码器以及判别器，其中：第一个编码器包括依次连接的卷积层、批归一化层、激活函数层以及全连接层；解码器包括依次连接的连接层、反卷积层、批归一化层和激活函数层；第二个编码器的结构与第一个编码器的结构相同，用于将生成数据集学习生成潜在表示矩阵；第一个编码器、解码器和第二个编码器构成生成对抗网络；判别器的结构与第二个编码器的结构基本相同，区别在于判别器的全连接层之后添加一个二进制分类器，用于确定样本是来自输入数据集还是生成数据集的概率； 对无人机的飞行参数基于运动学和动力学建模，得到各飞行参数之间的关联关系模型；将飞行参数作为节点，基于关联关系模型确定节点之间的连接关系，从而构造邻接矩阵作为时空图；将新的数据集中的样本和邻接矩阵作为时空数据，对时空图神经网络进行训练。

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