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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法及系统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：CN121117981B 。

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：202511675872.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法及系统是由万熠;王茂灿;梁西昌;牛发;程玉杰;杨素军;吴永顺;张海荣设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断领域，为解决传统方法难以有效捕捉信号中跨越长时间段的长程依赖关系的问题，提供基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法及系统。基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法包括从预处理后的运行状态数据中提取一维时序特征；将一维时序特征转换为二维时频图谱，对二维时频图谱进行建模，提取二维时频图谱的频域序列表示特征；计算一维时序特征和频域序列表示特征的模态间语义相似度并生成对齐表示；将对齐表示后的一维时序特征和频域序列表示特征进行融合，得到融合特征，基于融合特征与故障类型的映射关系，预测出低温吊艇架故障类型。其能够在强噪声干扰下实现低温环境中吊艇架机液系统的高精度故障诊断。

本发明授权基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态动态融合的低温吊艇架故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取设定低温环境下吊艇架机液系统的运行状态数据，并对其进行预处理； 从预处理后的运行状态数据中提取一维时序特征； 将一维时序特征转换为二维时频图谱，对二维时频图谱进行建模，提取二维时频图谱的频域序列表示特征； 计算一维时序特征和频域序列表示特征的模态间语义相似度并生成对齐表示； 将对齐表示后的一维时序特征和频域序列表示特征进行融合，得到融合特征，基于融合特征与故障类型的映射关系，预测出低温吊艇架故障类型； 利用基于多头注意力的Bi-GRU网络，从预处理后的运行状态数据中提取一维时序特征；基于多头注意力的Bi-GRU网络包括Bi-GRU网络及多头注意力机制；Bi-GRU网络将从预处理后的运行状态数据中提取的特征输入至多头注意力机制，并由多头注意力机制映射到查询向量、键向量和值向量，确定出各头的注意力权重；将各头的注意力权重经过加权求和，得到各头输出的最优值；拼接所有头输出的最优值，形成一维时序特征； 采用轻量化的SwinTransformer模型对二维时频图谱进行建模；轻量化的SwinTransformer模型由深度可分离卷积层、若干个Swin‐Block模块和步幅卷积下采样层组成；深度可分离卷积层用于提取二维时频图谱的特征图，并传送至相应Swin‐Block模块；Swin‐Block模块内部先将二维时频图谱进行窗口化自注意力机制，在每个窗口内部计算多头自注意力以提取局部空间特征，然后通过移位窗口机制跨窗口引入空间交互，得到各个特征图的注意力权重；下采样层用于基于各特征图及其注意力权重，得到二维时频图谱的频域序列表示特征； 采用交叉注意力机制计算模态间语义相似度并生成对齐表示；以时域为查询集，频域为键与值的单头表达式为： ； 其中，表示自注意力函数；为来自时域特征；为来自频域特征；、、表示查询集、键与值所对应的权重矩阵；表示交叉注意力机制头的查询和键维度。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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