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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于对比表示深度强化学习的不平衡样本故障诊断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：CN116204785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310002398.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于对比表示深度强化学习的不平衡样本故障诊断方法是由丁宇;赵芹;吴欣蔓;李天昊;马剑;吕琛设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比表示深度强化学习的不平衡样本故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对比表示深度强化学习的不平衡样本故障诊断方法，包括：提出了对比学习与深度强化学习相结合的两阶段故障诊断模型CRIDDQN。在预训练阶段，采用基于欠采样构造的平衡数据集训练特征提取模型，并借助对比学习来优化模型对故障样本的特征表示能力。在微调阶段，采用原始不平衡数据集对故障诊断模型进行微调，提升模型在原始不平衡分布条件下的故障诊断准确度。

本发明授权一种基于对比表示深度强化学习的不平衡样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比表示深度强化学习的不平衡样本故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同故障模式下的不平衡样本数据集，并通过对所述不平衡样本数据集进行欠采样处理，得到平衡样本数据集； 构建基于对比学习的特征提取模型，并利用所述平衡样本数据集对所述基于对比学习的特征提取模型进行训练，得到训练好的基于对比学习的特征提取模型，其包括：采用对比学习损失函数在所述平衡样本数据集中批量构建正负样本对；将利用所述正负样本对对应的深度嵌入向量，计算单次迭代过程中产生的损失值；通过反向传播损失值实现基于对比学习的特征提取模型参数的训练更新，直至所述损失值达到稳定时，得到训练好的基于对比学习的特征提取模型； 构建基于对比表示改进深度强化学习的故障诊断模型，并利用所述不平衡样本数据集对所述基于对比表示改进深度强化学习的故障诊断模型进行训练，得到训练好的基于对比表示改进深度强化学习的故障诊断模型，其包括：利用所述不平衡样本数据集训练所述基于对比表示改进深度强化学习的故障诊断模型，基于其损失函数得到模型的损失值，通过反向传播损失值实现故障诊断模型参数的更新，直至所述损失值达到稳定时，得到训练好的基于对比表示改进深度强化学习的故障诊断模型； 获取目标诊断故障设备的不平衡样本数据，并将所述目标诊断故障设备的不平衡样本数据输入到所述训练好的基于对比表示改进深度强化学习的故障诊断模型中，得到所述目标诊断故障设备的故障诊断结果。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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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