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龍圖騰網獲悉蘇州智藍德科技有限公司申請的專利無人機旋翼軸承的故障預測方法、系統及程序產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120234570B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510723230.9，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權無人機旋翼軸承的故障預測方法、系統及程序產品是由曾瑞;錢子宇;徐榮聲設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本無人機旋翼軸承的故障預測方法、系統及程序產品在說明書摘要公布了：一種無人機旋翼軸承的故障預測方法、系統及程序產品，屬于人工智能技術領域。方法包括如下步驟：獲取待診斷樣本；通過特征提取器提取隱碼特征向量;將隱碼特征向量輸入到故障診斷學習器得到被診斷軸承的故障數據向量；訓練過程包括：獲取小批量無標簽訓練樣本；利用排名器對無標簽訓練樣本進行排名，將排名靠前的K個無標簽訓練樣本交由專家打標簽,并轉換為有標簽訓練樣本。本發明充分地利用了無標簽樣本，將部分無標簽樣本作為診斷不確定性的表征，而后嵌入到特征隱碼中，通過對抗訓練重塑數據整體的潛在子空間，以此引入診斷相關的信息，從而增強了診斷感知的能力。

本發明授權無人機旋翼軸承的故障預測方法、系統及程序產品在權利要求書中公布了：1.一種無人機旋翼軸承的故障預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:獲取待診斷樣本； 步驟2:通過特征提取器根據待診斷樣本提取隱碼特征向量; 步驟3:將隱碼特征向量輸入到故障診斷學習器得到被診斷軸承的故障數據向量,為故障診斷學習器的最佳參數，故障診斷學習器的訓練過程包括： S01:獲取小批量無標簽訓練樣本和有標簽訓練樣本，N和M為大于或者等于2的正整數； S02:利用排名器對無標簽訓練樣本進行排名得到排名值，對排名值從大到小進行排序，將排名值靠前的K個無標簽訓練樣本交由專家打標簽，并轉換為有標簽訓練樣本，為排名器的參數；計算排名損失； S03:通過特征提取器從有標簽訓練樣本中提取隱碼特征向量;故障診斷學習器根據隱碼特征向量獲取被診斷軸承的故障數據向量，，為故障診斷學習器的參數； S04:計算故障診斷學習器的損失； S05：更新故障診斷學習器的參數和排名器的參數： ;, 為排名損失的尺度調節超參數；為第一學習系數；為第二學習系數；為對參數的梯度，為對參數的梯度; S06:計算VAE網絡的重構損失及對抗損失，通過下式更新VAE網絡的編碼器的參數和解碼器的參數： ； ， 式中，為對抗損失的尺度調節超參數；為第三學習系數;為對參數的梯度；為第四學習系數；為對參數的梯度; S07:計算判別器的損失，通過下式更新判別器的參數: ， 式中，為第五學習系數；為對參數的梯度; S08：重復步驟S02到S07直到達到停止條件，得到最佳的、、、、。

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