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龙图腾网获悉清华大学申请的专利无人设备故障诊断方法、装置、设备、存储介质和产品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：CN116300796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310097455.9，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权无人设备故障诊断方法、装置、设备、存储介质和产品是由李彦夫;王欢设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人设备故障诊断方法、装置、设备、存储介质和产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种无人设备故障诊断方法、装置、设备、存储介质和产品。所述方法包括：获取无人设备的运行状态信息；所述运行状态信息包括所述无人设备运行过程中所产生的多元状态信息；将所述运行状态信息输入至预设故障诊断模型中进行故障诊断，得到所述无人设备的故障诊断结果；其中，所述预设故障诊断模型基于脉冲卷积神经网络模型构建，所述脉冲卷积神经网络模型包括级联的静态编码层、脉冲卷积层和脉冲全连接层。采用本方法能够及时对无人设备进行故障诊断以保证其安全和可靠的运行。

本发明授权无人设备故障诊断方法、装置、设备、存储介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种无人设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取无人设备的运行状态信息；所述运行状态信息包括所述无人设备运行过程中所产生的多元状态信息； 将所述运行状态信息输入至预设故障诊断模型中进行故障诊断，得到所述无人设备的故障诊断结果； 其中，所述预设故障诊断模型基于脉冲卷积神经网络模型构建，所述脉冲卷积神经网络模型包括级联的静态编码层、脉冲卷积层和脉冲全连接层； 所述方法还包括：获取训练数据集；所述训练数据集中包括所述无人设备的多个历史运行状态信息及多个所述历史运行状态信息对应的实际故障诊断结果；针对所述训练数据集中多个历史运行状态信息，将各所述历史运行状态信息输入至初始故障诊断模型中进行训练，得到各所述历史运行状态信息对应的所述无人设备的预测脉冲信息；所述预测脉冲信息用于表征所述无人设备的预测故障诊断结果；根据各所述历史运行状态信息对应的所述预测故障诊断结果、各所述历史运行状态信息对应的所述实际故障诊断结果及预设损失函数，采用梯度替代算法更新所述初始故障诊断模型的参数，得到所述预设故障诊断模型； 其中，在模型训练时的前向传播过程中，基于阶跃函数，神经元以脉冲序列和膜动力学的方式进行信息传递；在模型训练时的反向传播过程中，利用梯度替代函数的梯度替换阶跃函数的梯度，以进行梯度传播和参数更新； 其中，构建所述预设损失函数的过程包括：按照预设时间步长，从各所述历史运行状态信息对应的所述无人设备的预测脉冲信息中获取所述初始故障诊断模型的各输出节点对应的各预设脉冲信息；将所述各输出节点分别对应的各所述预设脉冲信息进行累加，得到各所述输出节点分别对应的脉冲释放总数；将各所述脉冲释放总数除以所述预设时间步长，得到各所述输出节点对应的脉冲释放频率；根据各所述输出节点对应的脉冲释放频率及均方误差损失函数，构建所述预设损失函数。

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