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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所申请的专利一种基于高阶特征张量分解的航空逆变器故障诊断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：CN115684805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211396980.2，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于高阶特征张量分解的航空逆变器故障诊断方法是由张尚田;曹亮;刘莹;许冲;黄玉婧;揭震国;李沁洋;姜番;陈丽晶;杨乐;单添敏;王景霖;沈勇设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高阶特征张量分解的航空逆变器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高阶特征张量分解的航空逆变器故障诊断方法，首先根据航空逆变器采集的电信号数据构造初始数据样本集，提取电信号特征，形成故障特征集，在此基础上，将故障特征集进行数据预处理，获取训练集和测试集，并作归一化处理。然后构建高阶特征张量分解模型，来学习航空逆变器的电信号与故障模式之间的隐含关系。最后，通过支持张量机得到航空逆变器故障诊断结果。本发明在不提升原样本集时间复杂度的情况下，通过不断迭代，更新得到更高阶的相似矩阵，进而得到高阶相似样本集。

本发明授权一种基于高阶特征张量分解的航空逆变器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶特征张量分解的航空逆变器故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：对航空逆变器在不同工况下采集的电信号进行预处理，提取电信号的时域故障特征、频域故障特征、时频域故障特征作为故障特征样本集； 步骤2：将故障特征样本集划分为训练样本集和测试样本集，并对训练样本集和测试样本集进行归一化处理； 步骤3：使用归一化的训练样本构建一个三维故障特征矩阵A，对三维故障特征矩阵A进行张量分解，得到三个因子矩阵U1，U2，U3，通过奇异值分解对因子矩阵U1进行奇异值分解，得到因子矩阵U1的网络表示向量R和上下文表示向量C；然后通过NEU算法更新R、C得R'和C'，进而得重构因子矩阵最后通过的相同步骤得到更新后得进而重构张量特征即为更高阶的故障特征样本集；其中，NEU算法是通过矩阵转换对因子矩阵进行更新，从而得到更高阶因子矩阵表示形式； 更新的一阶相似性，如式4和式5所示： R'＝R+λU1·R4 其中λ是超参数，满足λ∈0,0.5]； 更新的二阶相似性，如式6和式7所示： R'＝R+λ1U1·R+λ2U1·U1·R6 其中λ1和λ2是超参数，满足λ1，λ2∈0,0.5]，通过不断的迭代、更新，得到三阶、四阶、n阶相似性，进而得到高阶近似的因子矩阵； 步骤4：将归一化后的测试样本输入到支持张量机，得到航空逆变器故障诊断结果。

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