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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障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：CN116933173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310357854.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法是由吴云凯;王澳东;周扬;朱志宇设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法，包括以下几个主要步骤：1采集水下机器人AUV状态信号；2将AUV状态信号数据进行信号处理；3初始化多通道全卷积神经网络MCFCNN模型的权值；4离线训练、评估以及保存最优模型；5判断AUV在线状态信号数据是否缺失，若是，则采用随机森林多重插补方法进行数据插补得到完整数据，反之，直接进入6；6AUV故障分类诊断。本发明无需AUV的具体模型，直接学习AUV状态数据与故障类型的关系，并且采用多通道输入策略提取AUV多传感器状态信号故障特征，提高AUV故障诊断的正确率。

本发明授权一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道全卷积神经网络的水下机器人故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、在水下机器人正常及各故障状态运行下，分别采集水下机器人在各状态下的信号数据，构造故障样本集； 步骤二、对故障样本集中的状态信号数据进行信号处理得到MCFCNN模型的输入向量：x＝[depth,press,voltage,roll,pitch,yaw,a_x,a_y,a_z,w_row,w_pitch,w_raw] 上式中，depth表示实测深度，press表示实测压力，voltage表示实测电源供电电压，roll,pitch,yaw分别表示实测横倾角、纵倾角和滚动角，a_x,a_y,a_z分别表示实测纵向加速度、横向加速度和纵向加速度，w_row,w_pitch,w_raw分别表示是实测横倾角速度、纵倾角速度和滚动角速度，每个信号长度一致，进行标准化处理后作为MCFCNN模型的输入样本； 步骤三、将MCFCNN模型的权值进行He初始化，准备接收步骤二输入样本的训练； 步骤四、将有标签的历史完整故障数据经步骤二后，对步骤三初始化后的MCFCNN模型进行离线训练、评估以及保存最优模型； 步骤五、判断水下机器人在线状态信号数据样本是否缺失，当是，则先采用链式方程随机森林多重插补方法进行数据插补得到完整数据，然后采用步骤二的信号处理方法，反之，直接进行步骤二的信号处理方法后进入步骤六； 步骤六、加载步骤四中保存的最优模型进行水下机器人在线故障分类诊断。

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