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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利面向车载ECU微扰动冲击失效的物理-注意力融合预测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：CN120687911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510832480.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权面向车载ECU微扰动冲击失效的物理-注意力融合预测方法是由王跃飞;孙晓蜜;陈华东;石博文;衣哲进设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向车载ECU微扰动冲击失效的物理-注意力融合预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向车载ECU微扰动冲击失效的物理‑注意力融合预测方法，包括：1基于车载ECU工况，通过温度、湿度和振动瞬时冲击强度实时判定瞬态冲击事件，计算冲击能量指数和累积损伤指标，建立微扰动累计损伤与瞬态冲击的物理量化模型；2、预测阶段，利用物理感知注意力权重对编码器隐藏状态进行加权调制，结合阈控筛选注意力机制，实现物理‑数据双通道残差融合的上下文向量计算；3、基于多任务分类头同步输出未来时间步车载ECU各关键子系统失效类型概率预测，并采用动态加权联合损失函数优化模型训练。本发明能解决传统数据驱动模型在复杂工况和小样本条件下预测精度下降的问题，为车载ECU可靠性保障提供支撑。

本发明授权面向车载ECU微扰动冲击失效的物理-注意力融合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车载ECU微扰动冲击失效的物理-注意力融合预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集多维度监测数据，并构建环境冲击参数输入序列和时间序列关键状态矩阵以及失效类型集合； 步骤2、判定瞬态冲击事件、计算冲击能量指数并归一化累积损伤指标，从而生成未来时刻t下的物理注意力权重分布； 步骤3、构建物理-注意力融合预测网络，包括：时序依赖编码层、物理感知引导的阈控筛选联合注意力层、上下文感知解码层、多任务输出层，并对进行处理，得到车载ECU在未来时刻t下的预测概率向量； 步骤3.1、所述时序依赖编码层对进行时序依赖性捕捉处理，逐步输出第i个时间步的隐藏状态向量，从而得到编码隐藏状态序列； 步骤3.2、所述物理感知引导的阈控筛选联合注意力层对及进行联合注意力计算，得到未来时刻t下的上下文向量； 步骤3.2.1、利用式5计算第i个时间步物理驱动后的键向量和值向量： 5 式5中，为2个待学习的线性矩阵； 步骤3.2.2、利用式6计算得到i个时间步下对未来时刻t的基于数据驱动的注意力得分； 6 式6中，为3个待学习的线性矩阵，为第i个时间步数据驱动后的值向量，为未来时刻t数据驱动后的查询向量，为第i个时间步数据驱动后的键向量，d为隐藏状态的维度；表示前一预测时刻t-1的上下文感知解码隐藏状态，当t=1时，令；为第N个时间步的隐藏状态向量； 步骤3.2.3、利用式7得到第i个时间步的阈控筛选注意力分数调制项： 7 式8中，为第j个时间步下对未来时刻t的物理注意力权重向量； 步骤3.2.4、利用式8计算第i时间步下对未来时刻t的混合注意力得分： 8 式9中，为物理引导强度超参数，为正数； 步骤3.2.5、利用式9得到数据驱动下第i个时间步对未来时刻t的故障敏感注意力权重： 9 式9中，表示仅选取时所对应的时间步序号； 步骤3.2.6、利用式10计算未来时刻t的上下文向量： 10 步骤3.3、所述上下文感知解码层将与拼接后，得到预测时刻t的输入向量，从而基于前一预测时刻t-1的上下文感知解码隐藏状态和，得到预测时刻t的上下文感知解码隐藏状态； 步骤3.4、多任务输出层将与拼接后，得到未来时刻t下的融合特征向量，从而利用K个独立的全连接子分类头分别对进行处理，输出车载ECU未来时刻t下的失效类型的预测概率向量，其中，表示第k个全连接子分类头对在未来时刻t下的预测概率向量： 利用式11计算第k个全连接子分类头对在未来时刻t下的预测概率向量，其中，表示第k个全连接子分类头在未来时刻t下车载ECU处于正常状态的预测概率，为第k个全连接子分类头在未来时刻t下车载ECU处于第f种失效类型的预测概率； 11 式11中，为第k个全连接子分类头的参数矩阵，Softmax表示激活函数； 步骤4、采用动态加权联合损失函数对物理-注意力融合预测网络进行训练和参数优化，从而得到最优物理-注意力融合预测模型，用于对输入序列进行预测，输出未来时间步下第k个关键子系统的预测概率向量，其中，为预测时间的总步长。

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