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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于置信融合的机载射频系统滤波电路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：CN120804900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511317939.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于置信融合的机载射频系统滤波电路故障诊断方法是由张超;李树涵;张羽飞;王瑞迪;周勇设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于置信融合的机载射频系统滤波电路故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于置信融合的机载射频系统滤波电路故障诊断方法，属于模拟电路故障诊断技术领域。首先采集电路健康状态及各故障状态下的输出端电压数据集，利用FFT将时域数据转化为频域数据后进行对数压缩，将时域数据归一化；构建1D‑CNN模型，利用时域数据进行故障诊断得到时域概率向量；构建Transformer模型，利用频域数据进行故障诊断得到频域概率向量；通过加权融合得到融合概率向量，选择融合概率向量中最大概率对应的故障类别作为诊断结果；利用训练集进行训练，测试集验证有效性。本发明采用时频双域特征提取捕捉电路状态的多维度表征；结合1D‑CNN局部特征提取与Transformer全局关联，降低计算资源消耗，大大提高了诊断结果的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于置信融合的机载射频系统滤波电路故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置信融合的机载射频系统滤波电路故障诊断方法，其特征在于，所述滤波电路故障诊断方法包括以下步骤： 步骤1，采集电路健康状态及各故障状态下的输出端电压数据集； 步骤2，对采集到的电压数据集进行数据处理； 所述数据处理过程如下： 步骤2.1，将电压数据集中的时域数据进行归一化处理，得到电压时域数据集； 步骤2.2，将电压数据集中的时域数据进行频域预处理，得到电压频域数据集； 步骤2.3，将电压时域数据集与电压频域数据集均按照7：3的比例划分为训练集与测试集，并为训练集样本添加电路故障状态的标签； 步骤3，构建1D-CNN模型，利用归一化后的电压时域数据通过1D-CNN模型进行故障诊断得到时域概率向量； 步骤4，构建Transformer模型，利用频域数据通过Transformer模型进行故障诊断得到频域概率向量； 步骤5，使用加权融合的方式对时域概率向量和频域概率向量进行决策级融合，得到融合概率向量；选择融合概率向量中最大概率对应的故障类别作为最终诊断结果； 所述决策级融合的过程如下： 步骤5.1，计算1D-CNN模型输出的时域概率向量的置信度： 4； 其中，代表1D-CNN模型输出的时域概率向量；代表1D-CNN模型输出时域概率向量的信息熵，信息熵计算公式如下： 5； 其中，n代表时域概率向量中元素的总数；代表时域概率向量中的元素，； 同理，利用步骤5.1的方法计算频域概率向量的置信度； 步骤5.2，分别计算时域概率向量的置信度和频域概率向量的置信度的融合权重，得到时域概率向量的权重和频域概率向量的权重； 融合权重计算如下： 6； 7； 步骤5.3，对时域概率向量的权重和频域概率向量的权重进行加权融合，得到融合概率向量； 步骤6,1D-CNN模型和Transformer模型经过决策级融合构成双分支置信融合故障诊断模型；利用电压数据集中的训练集样本训练双分支置信融合故障诊断模型； 步骤7，利用测试集样本验证双分支置信融合故障诊断模型有效性。

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