珠海翔翼航空技术有限公司叶庆应获国家专利权
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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利基于多模态学习的飞行模拟器测试数据状态识别方法、系统及设备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：CN120234699B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510712119.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多模态学习的飞行模拟器测试数据状态识别方法、系统及设备是由叶庆应;刘晓平;程佐斌;丁洪涛;于开泉;穆超设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态学习的飞行模拟器测试数据状态识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于航空器仿真领域，具体涉及了一种基于多模态学习的飞行模拟器测试数据状态识别方法、系统及设备，旨在解决校验效率低、合规性差和设备风险难以全面识别的问题。本发明包括：采集时序运行曲线图像、标准文档文本及设备时间序列，经标准化处理后通过特征提取网络生成多维设备状态表征向量；解析标准文档构建结构化知识库提取初始允许偏差范围，融合环境参数利用健康状态决策树计算健康指数以自适应调整偏差区间上下限；结合状态分类模型输出的合规概率与动态偏差范围进行智能合规判定。本发明通过多模态数据分析、偏差范围优化与设备健康状态量化评估的协同决策，提升飞行模拟器测试验证的准确性与环境适应性。
本发明授权基于多模态学习的飞行模拟器测试数据状态识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态学习的飞行模拟器测试数据状态识别方法，其特征在于，该方法包括 采集飞行模拟器的多模态测试数据并进行标准化处理，所述多模态测试数据包括时序运行曲线图像、标准文档文本及设备运行时间序列； 基于特征提取网络对标准化处理后的多模态测试数据进行特征提取，并通过特征拼接得到多维设备状态表征向量； 通过解析标准文档文本构建结构化知识库，提取各测试项的初始允许偏差范围；基于设备状态表征向量中的多物理参数，结合环境参数计算环境-物理关联特征向量，并输入至健康状态决策树中计算健康指数，根据所述健康指数动态调整初始允许偏差区间的上下限，得到最终允许偏差范围； 将设备状态表征向量输入至预构建并训练好的状态分类模型，输出合规概率值，结合终允许偏差范围，生成最终合规判定结果。
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