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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于对抗学习的轻量级车辆实时故障预警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：CN116152953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202310133381.X，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权基于对抗学习的轻量级车辆实时故障预警方法及系统是由彭朝晖;谢广印;芦吉昆;宋巧设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗学习的轻量级车辆实时故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗学习的轻量级车辆实时故障预警方法及系统，包括：对获取的车辆运行数据进行实时预处理；按车辆ID和时间顺序对预处理后的车辆运行数据进行排序，采用滑动时间窗口进行划分，得到当前时间段的多元时间序列；将时间序列输入至基于两阶段对抗训练的轻量级故障预警模型中，输出车辆在下一时间段的预测时间序列；根据下一时间段的预测时间序列和当前时间段的多元时间序列，计算得到异常分数，根据异常分数判断是否将发生故障，并进行故障预警。本发明构建了结构简单、推理速度快的轻量级车辆实时故障预警模型，引入对抗学习的思想，提高模型预警的精度，减少模型计算量，实现车辆运行过程中的实时、高效、精确故障预警。

本发明授权基于对抗学习的轻量级车辆实时故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的轻量级车辆实时故障预警方法，其特征是，包括：获取车辆运行数据，对车辆运行数据进行实时预处理；按车辆ID和时间顺序对预处理后的车辆运行数据进行排序，且采用滑动时间窗口进行划分，得到当前时间段的多元时间序列；将当前时间段的多元时间序列输入至基于两阶段对抗训练的轻量级故障预警模型中，输出车辆在下一时间段的预测时间序列；根据下一时间段的预测时间序列和当前时间段的多元时间序列，计算得到异常分数，根据异常分数判断是否将发生故障，若是，则进行故障预警；所述故障预警模型包括输入层、卷积Transformer层和输出层；所述输入层包括线性嵌入层和位置编码层，分别用于基于输入的多元时间序列生成嵌入向量和对生成的嵌入向量进行位置编码；所述卷积Transformer层包括一个经过轻量化的Transformer编码器和两个经过轻量化的Transformer解码器；所述Transformer编码器包括多头卷积自注意力层、归一化层和前馈层，所述Transformer编码器的输出作为Transformer解码器输入，分别输入至两个Transformer解码器中；所述Transformer解码器包括掩蔽多头卷积自注意力层、多头卷积交叉注意力层、两个归一化层和前馈层；所述输出层包括全连接层和激活函数，用于输出下一时间段的预测时间序列；所述故障预警模型的训练过程为：获取车辆正常运行时的车辆运行数据，构建样本训练集，所述样本训练集包括按车辆ID和时间顺序排序的多个时间段的多元时间序列；将当前时间段的多元时间序列作为输入序列输入至故障预警模型中，进行无监督两阶段对抗训练，包括：第一阶段中，输入序列经过编码器编码后分别输入至两个解码器中，分别输出下一时间段的第一预测时间序列；第二阶段中，将第一预测时间序列与当前时间子序列的误差附加到输入序列，再经过编码器和解码器，分别输出下一时间段的第二预测时间序列；基于下一时间段的多元时间序列、第一预测时间序列、第二预测时间序列，构建损失函数，不断进行训练，直至损失函数趋于0，完成训练。

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