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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利针对航空发动机故障预警的量子回声状态网络模型构建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：CN115841067B 。

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：202211246108.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权针对航空发动机故障预警的量子回声状态网络模型构建方法是由孙希明;岳明达;孙涛;刘墨燃设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对航空发动机故障预警的量子回声状态网络模型构建方法在说明书摘要公布了：一种针对航空发动机故障预警的量子回声状态网络模型构建方法，首先，将航空发动机的时间序列数据量子化；然后，将量子态数据作为第一层量子网络的输入，经过量子递归线路的作用后，通过量子测量得到概率性输出，再传递到第二层回声状态网络的储备池得到一个高维的中间状态；最后，用最小二乘法只需一次计算，即可得到输出层权重矩阵，完成网络训练。将训练好的量子回声状态网络模型应用于航空发动机故障预测，给出未来时刻精确度较高的发动机运行状态预测数据。本发明利用量子受控非门实现纠缠态，近似表示原始输入数据间可能存在的耦合关系，将量子旋转门设为第一层量子网络的可调参数，可以调整数据的分布；而回声状态网络层可以发挥计算快，一步训练即可完成最终模型的计算优势。

本发明授权针对航空发动机故障预警的量子回声状态网络模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种针对航空发动机故障预警的量子回声状态网络模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选择航空发动机的数据样本特征； 步骤2：对步骤1选择的初始数据进行量子化； 对步骤1采集得到的初始数据进行量子化处理，得到量子态形式数据，其中表示某个量子态，分别代表二进制量子比特的两种基态，为对应的概率幅，其物理意义为：对量子态进行量子测量，将会以的概率观察到，以的概率观察到，并且； 对于某一时刻采集得到的一组维初始数据，首先将初始数据归一化； 将初始数据归一化后，采用量子比特前面的概率幅来表示输入量子态所蕴含的经典数据信息，按照公式2给出的量子化规则，将归一化后的数据制备成量子态形式数据，公式2如下： 2； 其中，表示在时刻下第个特征变量制备成的量子态数据，和分别对应量子态在二进制量子比特基态和前的概率幅，通过对取反正弦得到； 利用公式2，让从1取到，由此得到时刻的量子态数据； 步骤3：构建量子线路； 首先构造条量子线路，前条线路在初始时刻的输入为步骤2中已经制备好的个量子态数据；第条量子线路主要用来计算量子线路层的输出，其输入是一个辅助量子态，它的初始状态默认为；前个量子态依次经过一个量子旋转门，再连同自上而下经过个二比特量子受控非门，注意还要在第条量子线路中添加一个量子旋转门，最终得到，然后把作为下一时刻的个量子态输入，由此进行递归计算直到； 在上述量子线路中，每个量子态输入经过的量子旋转门记为，其中，为旋转角度，取值范围属于；每两个相邻的量子态之间自上而下作用的二比特量子受控非门记为； 由于共用到了个量子旋转门，所以需要先给定个旋转角度，，其中作为量子网络层的参数；在时刻，第个量子态输入通过量子旋转门的计算公式为： 5； 步骤4：搭建并训练量子回声状态网络模板，将训练好的量子回声状态网络模型应用于航空发动机故障预测，给出未来时刻发动机运行状态预测数据。

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