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龙图腾网获悉苏州智蓝德科技有限公司申请的专利无人机旋翼轴承的故障预测方法、系统及程序产品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：CN120234570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510723230.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权无人机旋翼轴承的故障预测方法、系统及程序产品是由曾瑞;钱子宇;徐荣声设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机旋翼轴承的故障预测方法、系统及程序产品在说明书摘要公布了：一种无人机旋翼轴承的故障预测方法、系统及程序产品，属于人工智能技术领域。方法包括如下步骤：获取待诊断样本；通过特征提取器提取隐码特征向量;将隐码特征向量输入到故障诊断学习器得到被诊断轴承的故障数据向量；训练过程包括：获取小批量无标签训练样本；利用排名器对无标签训练样本进行排名，将排名靠前的K个无标签训练样本交由专家打标签,并转换为有标签训练样本。本发明充分地利用了无标签样本，将部分无标签样本作为诊断不确定性的表征，而后嵌入到特征隐码中，通过对抗训练重塑数据整体的潜在子空间，以此引入诊断相关的信息，从而增强了诊断感知的能力。

本发明授权无人机旋翼轴承的故障预测方法、系统及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种无人机旋翼轴承的故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:获取待诊断样本； 步骤2:通过特征提取器根据待诊断样本提取隐码特征向量; 步骤3:将隐码特征向量输入到故障诊断学习器得到被诊断轴承的故障数据向量,为故障诊断学习器的最佳参数，故障诊断学习器的训练过程包括： S01:获取小批量无标签训练样本和有标签训练样本，N和M为大于或者等于2的正整数； S02:利用排名器对无标签训练样本进行排名得到排名值，对排名值从大到小进行排序，将排名值靠前的K个无标签训练样本交由专家打标签，并转换为有标签训练样本，为排名器的参数；计算排名损失； S03:通过特征提取器从有标签训练样本中提取隐码特征向量;故障诊断学习器根据隐码特征向量获取被诊断轴承的故障数据向量，，为故障诊断学习器的参数； S04:计算故障诊断学习器的损失； S05：更新故障诊断学习器的参数和排名器的参数： ;, 为排名损失的尺度调节超参数；为第一学习系数；为第二学习系数；为对参数的梯度，为对参数的梯度; S06:计算VAE网络的重构损失及对抗损失，通过下式更新VAE网络的编码器的参数和解码器的参数： ； ， 式中，为对抗损失的尺度调节超参数；为第三学习系数;为对参数的梯度；为第四学习系数；为对参数的梯度; S07:计算判别器的损失，通过下式更新判别器的参数: ， 式中，为第五学习系数；为对参数的梯度; S08：重复步骤S02到S07直到达到停止条件，得到最佳的、、、、。

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