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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利磁悬浮系统性能退化判别方法、装置、计算机设备及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：CN121327690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511874972.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权磁悬浮系统性能退化判别方法、装置、计算机设备及介质是由翟明达;张璐;龙志强;王欣鑫;尚东洋设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本磁悬浮系统性能退化判别方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及磁悬浮系统性能退化判别方法、装置、计算机设备及介质。所述方法包括：先以对称极坐标法SDP将3组悬浮间隙、2组垂向加速度、1组电磁铁电流的一维时序数据转为二维图像，实现多源参数可解释融合，降低单一数据噪声误判率并提升特征表达。再用预训练SwinTransformer提取图像多尺度特征，映射后经双编码器挖掘区分性概念嵌入，借概念权重矩阵融合特征，结合细粒度分类损失与双目标约束损失训练模型。实时运行数据同法转图后，用训练好的模型判别，解决传统模型感受野有限、对微弱特征不敏感问题，显著提升退化识别准确率。

本发明授权磁悬浮系统性能退化判别方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种磁悬浮系统性能退化判别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括磁悬浮系统在运行时采集得到的按时间顺序排列的多参数训练数据以及对应的真值退化级别； 采用对称极坐标法，将一维时序数据的多参数训练数据转化为二维图像样本数据； 利用所述二维图像样本数据对磁悬浮系统性能退化判别模型进行训练，其中，利用预训练SwinTransformer架构中的骨干网络提取所述二维图像样本数据的多尺度特征图，将所述多尺度特征图映射至多尺度深度特征图，基于根据深层尺度深度特征图采用双编码器结构进行概念挖掘得到的区分性概念嵌入，生成一个概念权重矩阵，根据利用所述概念权重矩阵将多尺度深度特征图进行融合得到的融合特征，进行退化级别的预测得到预测结果； 根据所述预测结果以及对应的真值退化级别计算细粒度分类损失，通过对概念挖掘得到的结果进行双目标约束，得到双目标约束损失； 根据所述细粒度分类损失以及双目标约束损失对所述磁悬浮系统性能退化判别模型进行训练，得到训练后的磁悬浮系统性能退化判别模型； 获取磁悬浮系统实时采集的运行数据，将所述运行数据对应的二维图像数据输入至训练后的磁悬浮系统性能退化判别模型中进行退化判别。

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