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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于子序列划分与Transformer的模拟电路早期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：CN120951916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511475777.8，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权一种基于子序列划分与Transformer的模拟电路早期故障诊断方法是由郭素敏;吴若晴;张雪;李洪宇;田群宏;杨依淋;贾毅乾;尚泽云;王济航设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于子序列划分与Transformer的模拟电路早期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子序列划分与Transformer的模拟电路早期故障诊断方法。该方法以模拟电路时域响应信号为输入，结合PSpice仿真与蒙特卡洛方法构建的多类故障数据集，通过滑动窗口划分生成子序列，然后利用深度可分离卷积与SE模块提取局部时序特征并自适应强化电阻、电容故障敏感频段；再通过token嵌入与位置编码保持跨子序列的时序信息，并输入Transformer编码器建模全局依赖关系，同时捕捉因多器件协同退化产生的时序耦合效应，最终经全连接故障诊断模块完成多类别故障诊断。本发明能够有效识别早期退化导致的微弱故障特征和跨时间片长程关联，实验结果表明该方法在复杂工况下具有较高精度与良好工程应用价值。

本发明授权一种基于子序列划分与Transformer的模拟电路早期故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于子序列划分与Transformer的模拟电路早期故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对Sallen-Key滤波电路与Leapfrog有源滤波电路施加脉冲激励信号进行时域仿真，在设置不同故障器件及故障区间条件下，采集多种故障类型的样本信号数据，并进行归一化预处理； S2、将归一化后的样本信号数据划分为多个等长子序列；对每个子序列，采用局部特征提取器提取局部特征并自适应强化与电阻、电容故障敏感频段对应的通道注意表达能力； S3、将每个子序列提取的局部特征通过线性映射转换为tokenembedding向量，并与可学习的位置编码逐元素相加，保持模拟电路输出在瞬态响应与慢速漂移不同时间片中的时序位置信息，构成嵌入序列； S4、将嵌入序列输入Transformer全局建模模块，建模不同子序列间的全局依赖关系，捕捉模拟电路输出信号中高频瞬态、低频漂移特征之间的跨时间片关联，并在编码器层输出后通过展平操作得到全局特征表示；所述Transformer全局建模模块的核心子模块为Transformer编码器，Transformer编码器由N个编码器层堆叠而成，每个编码器层包括多头自注意力子模块、前馈神经网络模块、残差连接及归一化结构；包括： S4-1，Transformer全局建模模块基于步骤S3生成的嵌入序列，以并行方式对高频瞬态、低频漂移、中频谐振及幅值包络进行建模，实现跨时间尺度的早期故障识别； S4-2，每个输入子序列的嵌入维度设置为64，在Transformer编码器的每一编码器层中，多头自注意力子模块的输出经与该编码器层输入的残差相加后进行层归一化处理； S4-3，前馈神经网络模块由两层线性变换组成，第一层线性变换将嵌入特征升维至中间维度，第二层线性变换将嵌入特征还原至原始嵌入维度，两层线性变换之间采用GELU激活函数； S4-4，前馈神经网络模块的输出经残差连接与层归一化处理处理后，传递至下一编码器层，将所有Transformer编码器输出的子序列嵌入向量展平为一维向量，展平后的全局特征表示包含了电路在脉冲激励下从快速响应到慢速衰减的多尺度信息；并作为后续分类处理的输入； S5、将步骤S4得到的全局特征表示输入故障诊断模块，经过全连接层与Softmax输出层，实现多类故障类型的分类预测。

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