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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种用于无人机传感器故障参数选择的因果发现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：CN120429728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510940006.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于无人机传感器故障参数选择的因果发现方法是由张仪宗;李少波;李传江;顾艳英;龙享福设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于无人机传感器故障参数选择的因果发现方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机故障诊断技术领域，尤其涉及一种用于无人机传感器故障参数选择的因果发现方法，包括：获取无人机在不同运行状况下的无人机传感器参数；基于结构方程模型和变分编码器对实际无人机传感器参数进行因果发现分析；对因果发现分析结果进行故障信息因果发现分析；根据因果发现总损失函数对故障信息因果发现分析结果进行优化；对加权因果邻接矩阵进行故障参数强度分析；根据预设经典分类算法对无人机传感器故障参数候选数据集进行故障参数评估，得到无人机传感器故障参数。本发明能够深度挖掘发生故障时各参数之间的故障传播路径以及因果关系，选择出丰富的参数子集用于故障诊断，显著提升无人机传感器故障诊断的准确性。

本发明授权一种用于无人机传感器故障参数选择的因果发现方法在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机传感器故障参数选择的因果发现方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取无人机在不同运行状况下的无人机传感器参数，并对无人机传感器参数进行预处理，得到实际无人机传感器参数； S2、基于结构方程模型构建全观测变量路径模型，并根据全观测变量路径模型和变分编码器对实际无人机传感器参数进行因果发现分析，得到因果发现分析结果； S3、基于PageRank算法构建因果发现分析结果的转移矩阵，并根据转移矩阵对因果发现分析结果进行强度计算，得到参数强度矩阵，根据因果发现分析结果获取输入参数集，并基于参数强度矩阵对输入参数集进行加权，得到加权后的输入参数集，并将加权后的输入参数集输入至长短期记忆网络神经模型中进行实时故障分类，得到故障信息因果发现分析结果，其中，实时故障分类的过程定义为：，其中，表示无人机故障预测值，表示线性层的参数矩阵，表示长短期记忆网络神经模型，表示参数强度矩阵，表示输入参数集，表示故障信息因果发现分析的过程的偏置项，⊙表示逐元素相乘； S4、构建长短期记忆网络神经模型中故障诊断任务的交叉熵损失函数，并基于故障诊断任务的交叉熵损失函数构建因果发现总损失函数，并根据因果发现总损失函数对故障信息因果发现分析结果进行优化，得到加权因果邻接矩阵； S5、对加权因果邻接矩阵进行故障参数强度分析，得到无人机传感器故障参数候选数据集； S6、根据预设经典分类算法对无人机传感器故障参数候选数据集进行故障参数评估，得到无人机传感器故障参数。

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贵州大学，其通讯地址为：550004 贵州省贵阳市花溪区甲秀南路贵州大学西校区；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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