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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利一种基于BMC管理系统的故障分类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：CN120067863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510224644.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于BMC管理系统的故障分类方法是由曹宏杰;刘刚设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BMC管理系统的故障分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于BMC管理系统的故障分类方法，管理系统框架包括数据获取模块和BMC管理控制器，BMC管理控制器上集成有数据预处理模块、数据存储模块和PHM算法模块；方法包括：实时获取相应系统模式下的功耗数据；对数据进行预处理，将获取好的原始功耗数据进行降噪，通过经验分解变成二维数据，并对数据进行零填充使数据对齐，预处理后的数据进入PHM算法模块，获得对原始数据的分类结果。本发明提出一种针对于功耗数据场景下的数据空间转换思路，同时构造基于三维自注意力机制的卷积神经网络，对转换后的数据进行故障分类，能够为健康管理系统带来独立性，预处理方法和自注意力机制能够极大的增强电子系统的不平稳功耗数据。

本发明授权一种基于BMC管理系统的故障分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BMC管理系统的故障分类方法，其特征在于：BMC管理系统框架包括数据获取模块和BMC管理控制器，BMC管理控制器上集成有数据预处理模块、数据存储模块和PHM算法模块；故障分类方法包括以下步骤： S1，基于数据获取模块，实时获取电子系统多个子模块的功耗数据，并通过BMC管理控制器进行读取； S2，基于数据预处理模块对数据进行预处理，首先对原始功耗数据进行降噪，然后通过经验分解变成二维数据，并对数据进行零填充使所有数据对齐； S3，预处理后的数据进入PHM算法模块，获得对原始数据的故障分类结果；所述PHM算法模块为基于三维自注意力的卷积神经网络，包括三维卷积层、三维自注意力TAM层、卷积层、全连接层和softmax层，并基于BMC管理系统采集的数据集进行训练得到； 所述三维自注意力TAM层具体为： 对于一个特征图，设为FC,H,W； F表示特征图，C、H、W依次表示特征图的三个维度的长度； S321，将FC,H,W分别沿C、H、W三个方向做平均池化操作，分别得出长度为C、H、W的三个特征向量： Vc=avepoolPhxw Vc表示对C方向做平均池化得到的特征向量；avepool表示平均池化，即对于沿着C维度方向的每一个大小为HxW的二维数据，做平均值运算，得到一个标量，最后，C维度方向全部做完池化操作后，得到长度为C的一个向量； 同理对其他两维做同样的运算，得到结果Vh、Vw； S322，对于得到的Vx，x∈C,H,W，进入两层全连接层，第一层的全连接层维度大小为向量长度的二分之一，第二层的维度和向量长度相同，得到V’x： V’x=MLPVx 得到V’x后，对原始特征图F做矩阵乘法运算： Fx=V’xF 其中V’x表示经过两层全连接层后得到的结果标量，代表矩阵乘法，F代表原始特征图； S323，将得到的Fc、Fh、Fw相加，得到TAM的输出F’ F’=Fc+Fh+Fw； S4，将原始数据和故障分类结果保存到数据存储模块中，进行数据管理和远程调用。

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