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龙图腾网获悉中车长春轨道客车股份有限公司申请的专利基于无监督双学习的轨道交通车门故障概率评估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：CN121051558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511598249.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于无监督双学习的轨道交通车门故障概率评估方法是由任祥臣;高阳;李波;刘静设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督双学习的轨道交通车门故障概率评估方法在说明书摘要公布了：一种基于无监督双学习的轨道交通车门故障概率评估方法，本发明能够基于动态图注意力的自编码网络对轨道交通车门进行故障状态检测，以读取不同传感器之间的动态相互关系，并对检测结果进行故障概率评估，并且具有以下特点，该网络利用时间自我注意机制从监测信号中学习时间依赖关系，从而增强网络的特征表示能力；通过改进图注意力机制来捕捉传感器之间的动态相互关系，并利用这种动态注意力来融合来自不同传感器的信息，从而增强了自动编码器处理动态变化的能力；对轨道交通车门系统进行故障概率评估，增加了检测结果的可信度。

本发明授权基于无监督双学习的轨道交通车门故障概率评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督双学习的轨道交通车门故障概率评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过个传感器监测轨道交通车门系统运行数据，，其中，表示第个传感器所收集到的数据，为数据长度，用于训练的正常数据集为； 步骤S2：构建基于动态图注意力的自编码网络，在该网络中，通过引入图论来识别和建模这些交互作用，故障状态检测模型能够整合来自不同传感器的信息，从而产生更准确的检测结果，基于动态图注意力的自编码网络分为三个子模块：时态自我注意子模块、动态图注意力学习子模块和动态图聚合子模块； 构建时态自我注意子模块，时态自我注意子模块包括两个结构相同的分支，用于从监测信号中学习时态依赖关系，同时突出有用信息并抑制不相关信息，时态自我注意子模块的输出计算公式为： 其中，和分别表示这两个分支的输出，是双曲正切激活函数，是沿时间维度提取的特征，是Sigmoid函数，是与对应的关注度权重，其作用在于控制传递至下一个模块的信息量，在每个分支中，采用不同的卷积分支路径来学习单个节点的多尺度表征，各卷积分支以并行方式排列，并分别使用不同的卷积核大小； 构建动态图注意力学习子模块，在动态图注意力学习子模块中构建一个递归框架实现对轨道交通车门运行过程中的动态注意力的学习，该框架同时考虑当前状态与先前信息，从而使网络能够学习到动态注意力，递归注意单元RAC被用来学习这种动态注意力，其输出将通过递归连接再次反馈到输入，将时态自我注意子模块的输出输入至递归注意单元之前，先沿时间维度将其划分为若干区间，以减少计算量，使动态图注意力学习子模块可以在不同的时间间隔学习动态注意力； 所述的动态图聚合子模块首先沿时间维度将输入划分为若干区间，根据图注意力矩阵聚合邻居节点的信息； 构建基于动态图注意力的无监督双学习网络结构，该网络在最后一个动态图注意力学习子模块的输出的每个节点上应用一个线性层来调整维度； 步骤S3：构建故障状态检测的无监督双学习框架，将用于训练的正常数据集划分为两个子集和，将第一个子集放入基于动态图注意力的自编码网络中进行训练，训练完成后得到训练好的编码器和解码器； 步骤S4：学习门系统故障状态阈值，将第二个子集放入训练好的编码器和解码器获得每个样本的重构损失； 步骤S5:基于重构损失对轨道交通车门系统进行实时故障概率评估，计算故障概率。

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