合肥工业大学;安徽航大势能科技有限公司丁煦获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学;安徽航大势能科技有限公司申请的专利一种垂直起降飞行器振动可靠性测试机构及测试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：CN119917821B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510407711.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种垂直起降飞行器振动可靠性测试机构及测试方法是由丁煦;严自华;林枫;段紫舟;舒俊傑;陈祎;徐娟;翟华设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种垂直起降飞行器振动可靠性测试机构及测试方法在说明书摘要公布了：本发明涉及垂直起降飞行器振动可靠性测试技术领域，具体是一种垂直起降飞行器振动可靠性测试机构及测试方法。本发明首先将不同的一维数据转化为灰度矩阵，以更好地表示数据的空间特征。随后，将多种相同时间尺度的灰度矩阵融合为多通道融合图，不仅提高了数据分析效率，而且减少了遗漏重要信息的风险。基于因果强度的多模态信息融合策略，能够有效地将不同类型的振动信号进行融合，同时保持数据之间的空间特征。深度学习模型可以获得更加全面和高效的特征表示，从而更好地适应不同飞行环境下的变化，提高飞行器振动可靠性的测试准确性。
本发明授权一种垂直起降飞行器振动可靠性测试机构及测试方法在权利要求书中公布了：1.一种垂直起降飞行器振动可靠性测试方法，其特征在于，包括以下测试步骤： S1、获取飞行器在进行飞行测试时的时序数据，时序数据包括振动信号、飞行环境变量，以及对应的振动可靠性； S2、将各个时序数据转化为同一类型的数据，并将转化后的数据整理成对应的灰度矩阵； S3、根据飞行环境变量和各个振动信号之间的互信息计算各个时序数据的权重，通过该权重对灰度矩阵进行加权，以得到加权矩阵，并将各个加权矩阵依次融合，以融合得到多通道融合图； S4、使用多通道融合图对深度学习模型进行训练，以生成以振动信号为特征并以振动可靠性为标签的振动可靠性预测模型； S5、获取飞行器的实时时序数据并将其输入到振动可靠性预测模型中，以预测出飞行器的实时振动可靠性。
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