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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利卫星动量轮的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119416115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411509674.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权卫星动量轮的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质是由邱实;高一鸣;刘明;陈雪芹设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星动量轮的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种卫星动量轮的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于卫星故障诊断技术领域，该方法包括：获取动量轮健康模型的输入数据；将第一时段的时序遥测数据输入动量轮健康模型，通过多头稀疏自注意力层对输入数据进行均值采样，得到采样后的输入数据；基于采样后的输入数据，通过动态时间规整算法提取输入数据的波形特征，得到注意力权重矩阵；根据注意力权重矩阵和输入数据，得到输出的第二时段的预测数据；根据第二时段的预测数据和采集的卫星动量轮的第二时段的遥测数据，确定卫星动量轮是否异常。能够提取时序遥测数据中的形状特征，降低计算复杂度、提升预测准确率的同时，通过均值采样保留了序列遥测数据的关键特征。

本发明授权卫星动量轮的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卫星动量轮的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取动量轮健康模型的输入数据，所述输入数据包括：卫星动量轮的第一时段的时序遥测数据和掩码时序数据，所述掩码时序数据中第二时段的时序数据为掩码，所述第二时段为所述第一时段之后的预设长度的时段； 将所述第一时段的时序遥测数据输入动量轮健康模型，通过动量轮健康模型包括的多头稀疏自注意力层对所述输入数据进行均值采样，得到采样后的输入数据； 基于采样后的输入数据，通过动态时间规整算法提取输入数据的波形特征，得到注意力权重矩阵； 根据所述注意力权重矩阵和所述输入数据，得到输出的第二时段的预测数据； 根据所述第二时段的预测数据和采集的卫星动量轮的第二时段的遥测数据，确定卫星动量轮是否异常； 所述动量轮健康模型包括：编码器和解码器，所述多头稀疏自注意力层包括编码器中的明码多头稀疏自注意力层和解码器中的掩码多头稀疏自注意力层，所述解码器还包括多头自注意力层；所述明码多头稀疏自注意力层的输入数据为所述第一时段的时序遥测数据，所述掩码多头稀疏自注意力层的输入数据为所述掩码时序数据； 所述基于采样后的输入数据，通过动态时间规整算法提取输入数据的波形特征，得到注意力权重矩阵，包括： 基于采样后的输入数据，通过所述明码多头稀疏自注意力层，得到第一自注意力编码矩阵； 基于采样后的输入数据，通过所述掩码多头稀疏自注意力层，得到第二自注意力编码矩阵； 基于所述第一自注意力编码矩阵和所述第二自注意力编码矩阵，通过多头自注意力层提取所述输入数据的上下文特征，得到注意力权重矩阵； 所述多头稀疏自注意力层用于对输入数据进行线性变化，得到输入数据对应的初始键矩阵，初始查询矩阵和初始值矩阵后，执行下述步骤S1； 其中，步骤S1包括： 对所述初始键矩阵和初始查询矩阵进行均值采样，得到预设维度的第一键矩阵和第一查询矩阵； 从所述第一键矩阵和所述第一查询矩阵中删除待删除向量对应的向量，得到第二查询矩阵和第二键矩阵； 通过动态时间规整算法，确定第二查询矩阵中的任一向量与第二键矩阵中每个向量的距离总和大于距离阈值的待删除向量； 将所述预设维度乘以预设倍数的乘积记为预设维度，重复执行步骤S1，直至预设维度大于初始查询矩阵和初始键矩阵的维度，从所述第二查询矩阵和第二键矩阵中删除待删除向量对应的向量，得到第三查询矩阵和第三键矩阵； 根据第三键矩阵和第三查询矩阵，得到稀疏注意力权重矩阵； 通过所述稀疏注意力权重矩阵对所述初始值矩阵加权求和，得到自注意力编码矩阵，所述自注意力编码矩阵包括所述第一自注意力编码矩阵和所述第二自注意力编码矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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