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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利基于Bo-Transformer-LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法及系统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：CN119810951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510118391.5，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权基于Bo-Transformer-LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法及系统是由于传强;周伯俊;刘志浩;王俊提;陈渐伟;王燕平设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Bo-Transformer-LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于Bo‑Transformer‑LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法及系统，涉及故障检测技术领域，本方法包括步骤S1：获取多轴特种车辆液压转向系统在预设故障程度下泄漏的故障数据；S2：将故障数据进行归一化处理，并按照预设比例将归一化后的故障数据划分为训练集和测试集；S3：对输入的故障数据进行分割后输入至Bo‑Transformer‑LSTM模型，利用贝叶斯算法对Bo‑Transformer‑LSTM模型的超参数进行优化，得到最优参数组合，并保存训练后的Bo‑Transformer‑LSTM模型。本方法能够解决由于液压系统部件较多，非线性较强，发生故障时难以精确定位的问题。

本发明授权基于Bo-Transformer-LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Bo-Transformer-LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取多轴特种车辆液压转向系统在预设故障程度下泄漏的故障数据； S2：将故障数据进行归一化处理，并按照预设比例将归一化后的故障数据划分为训练集和测试集； 所述步骤S2包括： S21：设置训练集与测试集的比例，以及LSTM单元数、学习率、L2正则化参数的优化区间，并设置贝叶斯网络的最大迭代次数和最大训练次数； S3：对输入的故障数据进行分割后输入至Bo-Transformer-LSTM模型，利用贝叶斯算法对Bo-Transformer-LSTM模型的超参数进行优化，得到最优参数组合，并保存训练后的Bo-Transformer-LSTM模型； 所述步骤S3中Bo-Transformer-LSTM模型的构成包括： Transformer编码层：为Transformer-LSTM网络提供具有注意力的数据，经过Transformer编码层处理的数据在故障诊断时提供数据特征；Transformer编码层的机制包括自注意力机制、多头注意力、位置编码、残差连接和层归一化； LSTM解码层：由输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态所组成，LSTM将Transformer编码层数据、上一时刻的隐藏层数据与上一时刻的细胞状态输出作为共同输入，通过门控机制串行处理数据； 由贝叶斯优化来寻找模型的最佳超参数配置，通过优化学习率，L2正则化和LSTM单元数的参数进行算法的优化； S4：将测试集的数据进行分割并输入至训练后的Bo-Transformer-LSTM模型中进行预测，将预测结果的输出进行反归一化处理，得到实际的预测结果，并将实际的预测结果与测试集中的数据进行比较，以评价Bo-Transformer-LSTM模型的预测精度。

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