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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于域间注意力机制的航空发动机部分无监督跨域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：CN116310496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310044490.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于域间注意力机制的航空发动机部分无监督跨域故障诊断方法是由赵永平;王宇强设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域间注意力机制的航空发动机部分无监督跨域故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于域间注意力机制的航空发动机部分无监督跨域故障诊断方法，设计了一个域间注意力编码模块，通过域间注意力机制来为属于离群健康空间的源样本与属于共享健康空间的源样本赋予不同的权重，以降低在域对齐过程中离群源样本所引起的负迁移。并且通过对抗网络来对齐属于共享健康空间的源样本与目标域样本以实现正迁移。实验证明本发明在航空发动机部分无监督跨域故障诊断任务上优于同类的其他方法。该方法适用于真实的工业应用场景，应用该方法可以协助研究人员将历史积累的大量数据充分利用起来以建立适用于每台监测发动机的高准确度的故障诊断模型，对发动机的状态监测以及维护决策具有重要的意义。

本发明授权基于域间注意力机制的航空发动机部分无监督跨域故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域间注意力机制的航空发动机部分无监督跨域故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将收集到的源域和目标域数据进行归一化，作为训练集数据；所述源域和目标域数据为处理后的航空发动机状态参数的监测样本片段； 步骤2，构建含有域间注意力机制的域对抗网络； 所述域对抗网络包括特征提取器Gf、域间注意力编码模块Ga、健康状态识别器Gy、域鉴别器Gd；特征提取器Gf提取到源样本数据特征fs与目标样本数据特征ft，将fs与ft分别输入到健康状况识别器Gy对源域和目标域样本的健康状况进行分类；同时将fs与ft输入到域间注意力编码模块Ga中，通过域间注意力机制对fs进行加权，得到加权后的源样本特征fsa；再将fsa与ft输入到域鉴别器Gd中，对数据所属的领域进行鉴别； 步骤3，分别计算健康状态识别器、域鉴别器的分类损失，组合得到最终的优化目标； 步骤4，将训练集数据输入构建的域对抗网络中，通过随机梯度下降方法进行反向传播，进行网络训练，直到收敛。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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