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龙图腾网获悉天目山实验室申请的专利一种航空发动机异常诊断方法、设备、介质及产品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：CN120910540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511445478.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种航空发动机异常诊断方法、设备、介质及产品是由曲桂娴;孙鸿轩;刘朕鑫;邱天;丁水汀;高自强设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机异常诊断方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种航空发动机异常诊断方法、设备、介质及产品，涉及航空发动机健康监测技术领域，该方法基于对抗多头注意力网络和航空发电机的当前观测数据，确定重构数据；将重构数据输入时空特征增强模块，确定时空特征向量；将时空特征向量作为当前状态，并基于强化学习诊断模型，确定当前状态对应的诊断结果；基于当前状态对应的诊断结果和预设的故障类型集合，确定航空发动机的异常预警结果。本申请能够提高航空发动机异常诊断的准确率。

本发明授权一种航空发动机异常诊断方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机异常诊断方法，其特征在于，包括： 基于对抗多头注意力网络和航空发电机的当前观测数据，确定重构数据；所述观测数据是基于不同发动机传感器确定的含有缺失值的多个传感器数据；将重构数据输入时空特征增强模块，确定时空特征向量；具体包括：将重构数据输入膨胀卷积，基于不同膨胀率的空洞卷积对重构数据的特征进行捕捉，确定多尺度时间特征；将多尺度时间特征输入双向长短期记忆网络，输出时空特征向量；所述时空特征增强模块包括膨胀卷积以及双向长短期记忆网络； 将时空特征向量作为当前状态，并基于强化学习诊断模型，确定当前状态对应的诊断结果；其中，当前状态对应的诊断结果为航空发动机当前状态对应的故障类型；强化学习诊断模型是基于双延迟深度确定性策略梯度确定的；所述强化学习诊断模型的状态空间为时空特征向量F，动作空间为离散的诊断决策集合，其中表示第i种异常类型；所述强化学习诊断模型的奖励函数R设计如下： ； 其中，、、为权重系数，，为虚警率，为漏检率；所述诊断准确率为模型正确诊断异常类型的比例；所述虚警率为模型将正常状态误判为异常状态的比例；所述漏检率为模型未检测出真实异常状态的比例； 基于当前状态对应的诊断结果和预设的故障类型集合，确定航空发动机的异常预警结果。

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天目山实验室，其通讯地址为：311115 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166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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