北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学伊枭剑获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学申请的专利基于动态竞争力平衡的传动系统跨传感器协同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：CN121502532B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610030842.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于动态竞争力平衡的传动系统跨传感器协同诊断方法是由伊枭剑;滕振鹏;牛磊设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态竞争力平衡的传动系统跨传感器协同诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态竞争力平衡的传动系统跨传感器协同诊断方法，包括以下步骤：获取传动系统中传感器的监测数据并进行预处理；以预处理后的监测数据为样本集进行输入，构建跨传感器协同蒸馏网络，跨传感器协同蒸馏网络包括教师模型与学生模型；教师模型与学生模型分别执行达标判别，达标后构建异构传感器动态竞争力均衡机制；通过蒸馏损失与动态竞争力均衡机制正则化损失的优化，迭代训练学生模型；基于迭代训练获得的最优模型，将待诊断的监测数据输入模型进行诊断并输出对应的诊断结果；依托跨传感器协同蒸馏网络，建立多传感器融合故障特征与单传感器局部特征的关联，整个过程无需额外生成伪数据，即可让缺失数据有效参与模型训练。
本发明授权基于动态竞争力平衡的传动系统跨传感器协同诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于动态竞争力平衡的传动系统跨传感器协同诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取传动系统中传感器的监测数据并进行预处理； S2、以预处理后的监测数据作为输入样本，构建跨传感器协同蒸馏网络，所述跨传感器协同蒸馏网络包括教师模型与学生模型；所述教师模型与所述学生模型分别执行达标判别，达标后构建异构传感器动态竞争力均衡机制，通过加权平均距离量化单传感器特征与多传感器融合特征的差异，结合相对竞争力评估实时识别各传感器的强弱属性；所述异构传感器动态竞争力均衡机制为针对弱传感器，通过任务正则化强制其特征与融合特征对齐，并调整梯度权重以加速有效特征学习；针对强传感器，则适度降低梯度权重以避免过拟合； S3、通过蒸馏损失函数与异构传感器动态竞争力均衡机制正则化损失，迭代训练学生模型； S4、基于迭代训练获得的最优模型，将待诊断的监测数据输入模型进行诊断并输出对应的诊断结果。
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理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学，其通讯地址为：314018 浙江省嘉兴市秀洲区油车港镇东方北路1940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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励