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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于模型聯合計算的無人機數據故障檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116451082B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310427976.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于模型聯合計算的無人機數據故障檢測方法是由李騰;申嘉揆;姜欣悅;于潤澤;陸暢;盧知雨;何彥武;馬卓設計研發完成，并于2023-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于模型聯合計算的無人機數據故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于模型聯合計算的無人機數據故障檢測方法，解決了現有技術中故障檢測準確性與實時性較差的技術問題，方案包括：1構建無人機數據故障檢測系統；2獲取訓練樣本集和測試樣本集；3構建長短期記憶網絡LSTM模型；4對長短期記憶網絡LSTM模型進行迭代訓練；5在故障檢測中心構建數據故障檢測模型；6獲取無人機數據故障檢測結果。本發明數據故障檢測模型中的線性自收斂模型和長短期記憶網絡模型通過聯合計算單元獲得在最終信號預測值中的權重，減小了信號預測的誤差，提高了數據故障檢測的準確性，同時，線性模型對信號值預測精度的補償輕量化了長短期記憶網絡模型的結構，提高了無人機數據故障檢測的實時性。

本發明授權基于模型聯合計算的無人機數據故障檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模型聯合計算的無人機數據故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1構建無人機數據故障檢測系統： 構建包括設置在地面的監控平臺，以及搭載在無人機上的故障檢測中心、飛行控制器和I個狀態傳感器的無人機數據故障檢測系統，其中，故障檢測中心能夠實現與飛行控制器和監控平臺之間的通信，I≥1； 2獲取訓練樣本集和測試樣本集： 2a從數據庫選取無人機1次無故障飛行過程中N個連續時間點的I個狀態傳感器數據同時故障檢測中心獲取無人機實時飛行過程中的K個連續時間點的I個狀態傳感器數據其中，表示N個連續時間點的第i個狀態傳感器數據，uin和yin分別表示第n個時刻的第i個狀態傳感器數據的輸入值和輸出值，N＞1000；表示K個連續時間點的第i個狀態傳感器數據，uik和yik分別表示第k個時刻的第i個狀態傳感器數據的輸入信號值和輸出信號值，500＜K＜N； 2b通過長度為D的滑動窗口將分別劃分為N-D、K-D個數據段，并將對應的每個數據段的輸入值以及歷史輸出值作為訓練樣本，將當前時刻輸出值作為訓練標簽，組成包括N-D個訓練樣本和N-D個訓練標簽的訓練樣本集，并將對應的每個數據段的輸入值以及歷史輸出值作為測試樣本，將當前時刻輸出值作為測試標簽，組成包括K-D個測試樣本和K-D個測試標簽的測試樣本集，其中，10≤D＜25； 3構建長短期記憶網絡LSTM模型： 構建包括與狀態傳感器數量對應的I個并行排布子網絡的長短期記憶網絡LSTM模型F′lstm，第i個子網絡為f′i，f′i由兩層LSTM層和一個全連接層順次連接而成； 4對長短期記憶網絡LSTM模型F′lstm進行迭代訓練： 4a初始化迭代次數為t，最大迭代次數為T，第t次迭代每個子網絡f′i的權重參數并令t＝1，其中， 表示向下取整，S表示每次迭代訓練數據量的大小，5＜S＜20； 4b將從訓練樣本集中無放回地隨機選取S個訓練樣本作為F′lstm的輸入，每個子網絡f′i對每個訓練樣本進行特征提取后對所提取的特征進行序列預測，得到S個預測向量 其中 代表實數集； 4c采用均方根誤差損失函數，并通過每個訓練標簽Ys及其對應的預測向量計算每個子網絡f′i的損失值，然后采用梯度下降算法，通過損失值所計算的網絡權重參數的梯度對進行更新； 4d判斷t≥T是否成立，若是，得到訓練好的LSTM模型Flstm，否則，令t＝t+1，并執行步驟4b； 5在故障檢測中心構建數據故障檢測模型： 故障檢測中心構建包括并行排布的訓練好的LSTM模型Flstm和線性自收斂LAR模型，以及與該兩個模型輸出端級聯的聯合計算單元、故障檢測單元、故障恢復單元的數據故障檢測模型，其中，故障檢測單元包括并行排布的突發性故障檢測子單元和漸進性故障檢測子單元； 6獲取無人機數據故障檢測結果： 6a故障檢測中心初始化數據故障檢測模型和歷史故障狀態變量isFailure，令isFailure＝0，k＝D+1； 6b故障檢測中心將k時刻樣本Xk和標簽即輸出信號真實值Yk，輸入數據故障檢測模型，LSTM模型Flstm通過Xk，計算輸出信號LSTM模型預測向量作為輸出，同時，LAR模型通過Xk構建數據矩陣Φk，通過Φk和k-1時刻參數矩陣Rk-1計算輸出信號LAR模型預測向量作為輸出，并通過Φk、和Yk迭代計算Rk，隨后聯合計算單元通過和Yk提取聯合計算矩陣集通過聯合計算矩陣最大特征值對應的特征向量，由構建權值矩陣Wk，再通過Yk和Wk計算輸出信號聯合預測向量和聯合殘差向量最后故障檢測單元將Ek標準化得到標準化向量突發性故障檢測子單元通過Zk生成突發性故障傳感器編號集合J1＝{j||zjk|＞3.5}，同時，漸進性故障檢測子單元通過Zk計算似然向量生成漸進性故障傳感器編號集合J2＝{j|lhj＞lh0}，lh0為漸進性故障閾值； 6c故障檢測中心計算故障傳感器編號集合J＝J1∪J2，判斷J是否為空集，若是，令isFailure＝0，并執行步驟6f，否則，執行步驟6d； 6d故障檢測中心判斷isFailure＝0是否成立，若是，令isFailure＝1，并執行步驟6e，否則，故障檢測中心向飛行控制器發送迫降指令，無人機結束飛行； 6e故障檢測中心向監控平臺發送故障警告消息，同時，數據故障檢測模型的故障恢復單元產生修正指令，隨后將修正指令發送給飛行控制器執行； 6f故障檢測中心判斷k≥K是否成立，若是，得到K-D個數據故障檢測結果，否則令k＝k+1，并執行步驟6b。

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